java大数据分发教程 Java和C# 最大的不同是什么？
Java和C# 最大的不同是什么？
我觉得除了语法，最重要的是对底层的掌控能力不同。
虽然C#一开始借鉴了Java，但其目的根本不是为了构建一个更好的Java，而是为了构建一个更好的C，游戏引擎更喜欢C#就是这个原因。
例如，在C#中可以做什么:
上面的代码会输出10，为什么？因为数组的长度。NET存储在数组第一个元素之前的8字节内存中。如果您随后输出*(long *)p-2)，您将直接获得该对象的TypeHandle地址:
然后拿着这个指针，就可以访问对象的MethodTable了。
此外，您可以在堆栈上手动分配空间:
然后，您希望绕过GC，直接手动分配堆内存:
以上调用相当于C语言中你调用的malloc，此外还有AllocAligned，Realloc，AllocZeroed等等，可以直接控制内存对齐。
接下来，您希望创建一个具有显式内存布局的结构Foo:
那么你就成功模拟了C的一个并集，之所以会有上面的输出，是因为单精度浮点数1的二进制表示是0x 01111111000000000000000000000000，在小终端模式存储后占用了4个字节，分别是0x00000000000、0x0000000000、0x 000000000。
此外，您可以直接从内存数据构造对象，而无需任何复制开销:
甚至像这样:
从堆内存中创建自然很好:
再比如，此时你有一个用C写的库，里面有这样一段代码:
然后我们编写下面的C#代码:
上面的代码做了什么？我们把C#的函数指针传入C代码，然后在C端调用C#函数生成一个字符串wwwww，然后把字符串返回给C#端。它不 使用委托而不是函数指针并不重要，因为函数指针在。网。
即使我们没有。;我不想要。NET要导入foo.dll，而我们想自己决定动态库的生命周期，我们也可以写:
以上都不是特定于Windows和导入的。所以还有。Linux和macOS上的dylib是完全不可能的。
此外，我们有一些数据，我们想计算，但我们想使用SIMD进行处理，所以我们只需要写:
您可以看到在X86平台上生成了什么代码:
平台判断的分支会被JIT自动淘汰。但事实上，除了手动编写SIMD，代码，前两个分支可以不写，只留:
因为在这个阶段，当循环边界条件是向量长度时，。NET会自动为我们做定向量化，扩展循环。
然后继续，我们还有ref，in和out来传递引用。
假设我们有一个大的struct，为了避免传递时的复制，我们可以直接使用in进行只读引用传递:
对于小型结构，为。NET有特殊的优化来帮助我们完全消除内存分配，并将结构完全放在寄存器中，如下面的代码:
上面的代码GetDistance被认为是一个热路径，所以我添加了它来指示JIT有保证地内联这个函数，最后生成了下面的代码进行测试:
整个过程没有访问内存的指令，效率非常高。
我们也可以借用ref的引用语义来做就地更新:
它甚至可以用于指针和手动分配内存:
与Java不同，C#中的泛型真正专门化了所有的类型参数(虽然运行时分布用于引用类型的共享实现)，这意味着性能可以得到最大程度的保证，对应的类型根据类型参数的大小有专门的内存布局。还是上面的点例子，我们将下面的数据int替换为泛型参数t，并对值类型number进行泛型约束:
无论是Test1还是Test2，生成的代码都很优秀，不仅没有打包和解包，而且没有访问操作:
然后，我们有时为了高性能想暂时中止GC恢复，就一句简单的话:
如果你还能分配128mb的内存，你可以告诉GC不要回收，然后一段时间后，即使我们在这个预算中分配内存，也不会发生GC。它甚至可以防止在内存分配不足时阻塞完全垃圾收集:
代码执行完毕，最后一次调用a:
您可以恢复GC行为。
此外，我们还可以指定GC在运行时的模式，以最大限度地提高性能:
此外，我们甚至可以直接在堆内存中执行代码，创建一个JIT。NET中，直接从内存中创建一个可执行区，然后在其中插入一段代码来添加两个32位整数:
除此之外，C#还有无数底层的编写方法与操作系统交互，甚至使用C#的编译器解除与自身标准库的链接，直接从0开始构建基本类型，然后通过NativeAOT编译出完全无GC、可以在裸机硬件上执行引导系统的EFI固件也是没有问题的。
此外，还有ILGPU，它允许您直接在GPU和嵌入式设备上运行C#代码。我可以直接操作I2C，PWM，GPIO等等，就不多举例了。
而C#已经进入了roadmap的后续更新:允许引用字段的声明，增加类型表示定长内存，允许传递数组时消除数组分配，允许栈上任何对象的分配等等。，所有这些都在改善这些基础性能设施。
那个 这是我认为C#和Java最大的区别。
在C#中，当你不 t需要这些东西，它们好像从来不存在，允许动态类型，不断吸收各种功能特性，各种语法糖加持。简单性和灵活性。;甚至不会失去Python，所以你可以愉快而简单地编写各种代码。一旦你需要，你就可以拥有从上到下几乎完全的控制能力，而这些能力会让你在必要的时候不用思考各种奇怪的变通方法，直接把机器榨干，达到C和C的性能，甚至因为运行时PGO而超过C和C的性能。
哪种计算机编程语言更适合未来技术：人工智能，大数据，机器人？
肖晓峰仔细分析道，大数据、人工智能、机器人其实是息息相关的，所以被称为AI时代头号语言的Python无疑是首选语言。
机器人实现的核心是人工智能。而人工智能则是依靠大数据收集和分析，通过各种算法进行深度学习，最终达到目的。Python在这里每个领域都有很强的优势。
1.大数据的收集和分发离不开【爬虫】和【云计算】。Python在爬虫领域几乎是霸主。无论是自动化、高性能异步IO、爬虫策略、分布式爬虫，Python都是最好的解决方案。云计算方面，曾经流行的OpenStack，底层是Python。如果想高度定制，当然用Python。
2.随着5G时代的到来，通信和网络都上了一个新台阶，网络编程是一个重点。Python在协议、封装和解包的底层都有成熟的机制和技术。被称为Python网络框架的四大天王(Django、Tornado、Flask、Twisted)，已经足够出名了。
3.科算和分析，Python还是比较强的，大量复杂的科算形成了基于Python的各种库，比如SciPy，NumPy，Matplotlib等等。此外，Python在需要绘制2D和3D图像时没有压力。
4.说到深度学习，不得不提一个高端职业:算法工程师。Python逐渐成为算法工程师的标准语言。在深度学习领域开始火热的PyTorch甚至比TensorFlow还要凶猛，直接决定了Python 人工智能时代的顶级语言地位。
5.机器在人类编程领域，你应该听说过ROS。被称为暴发户的Python已经成为ROS的两大编程语言之一，赶上了C/C胶水 "语言使Python和C/C能够无缝集成。目前越来越多的电子产品开始开箱支持Python。
在自动化运维、桌面软件、游戏开发等领域也有不少表现。我赢了。;这里就不一一列举了。
其实就像我们建筑师大大说的，每一种语言都有自己的特点，用好了就能发挥出最大的价值。Python，Java，C/C，新时代的舞台，都会有他们的影子。另外，最受欢迎的Rust可能也是一匹黑马。
回答完毕，望采纳！让 携手进入人工智能新时代！！！
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