朴素模式匹配算法 本人本科大二，随手可以写java网课上的仓储系统(无法联网，图形化界面，sql)，在业内算什么水平呢？

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我做软件已经20多年了。编程不仅是关于使用什么语言，而且是关于思考。编程语言只是一种工具。如果你熟悉一个工具，那就没什么值得骄傲的了，除非你想把编程和诗人比较一下。一个软件要实现哪些功能，这些功能用户如何使用才能酷、易用、稳定如新是最重要的。Adobe软件工具的核心是算法，这三种语言都能很好地实现。

上世纪90年代初，我做了一个骨折图像处理的基金项目，它有很多类似adobe的功能。当时，还没有用C语言编写的CSharp、Java语言或Adobe软件，更不用说这些面向对象的语言了。

用C语言编写，相当于手工制作。擦除一行需要逐位对每个点进行异或处理。与C#不同，可以删除对象。对于图像去噪、去毛刺、二值化和特征提取，需要编写相应的算法。例如插值算法用于边缘增强和平滑，圆形邻域法用于模式匹配，现在很多算法都有函数库，可以通过接口调用函数库。它简单得多，使用C#、C和Java就足够了。

用C#、C 、Java能编写出Adobe等级的行业软件吗？

这取决于数据量和样本数。不同的样本数和特征数据适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需要训练大量的数据集来建立更好的预测模型。许多大型互联网公司更喜欢深度学习算法，因为他们获得的用户数据是数以亿计的海量数据，这更适合于卷积神经网络等深度学习算法。

如果样本数量较少，则更适合使用SVM、决策树和其他机器学习算法。如果你有一个大的数据集，你可以考虑使用卷积神经网络和其他深度学习算法。

以下是一个图表，用于说明根据样本数量和数据集大小选择的任何机器学习算法。

如果你认为它对你有帮助，你可以多表扬，也可以关注它。谢谢您！

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