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在什么情况下Java比C++快?

回复者:Cameron Purdy,Oracle中间件高级工程师。 这是根据我同时使用C++和Java工作超过20年所学到的,其实使用Java比C++还要早几年: 1、根据我的经验,当你把优化过的C++代码转换成Java代码,代码的速度会慢大约三倍。 2、根据我的经验,把Java代码转换成C++的代码,速度同样也会慢三倍。首先,这种比较根本没有意义,除非你能意识到用Java的方式去写Java代码,而不是像C++开发者那样去组织C++代码。 3、对于并发的数据结构使用Java往往更有效率。当数据结构不是并发使用时,JVM会消除内存屏障和同步,并倾向使用基于运行时性能分析的并发管理。 4、Java的动态内存管理往往更有效率,在过度使用动态内存管理和多线程的系统中效果尤其明显。 5、Java内联代码往往表现更加优秀,除非你基于分析器对C++代码进行了大量优化(或者确切地知道如何使用内联让C++更加高效……你肯定会爱上这些头文件!)。 6、使用Java的大型项目往往更容易优化,因为JVM为开发人员做了许多“全局”优化(比如内联动态加载的代码能力)。 一家之言,至少我的感觉是这样…… 来源:51...

基于TensorFlow打造强化学习API:TensorForce是怎样炼成的?

本文将围绕一个实际的问题进行介绍:应用强化学习的社区可以如何从对脚本和单个案例的收集更进一步,实现一个强化学习API——一个用于强化学习的tf-learn或skikit-learn?在讨论TensorForce框架之前,我们将谈一谈启发了这个项目的观察和思想。如果你只想了解这个API,你可以跳过这一部分。我们要强调一下:这篇文章并不包含对深度强化学习本身的介绍,也没有提出什么新模型或谈论最新的最佳算法,因此对于纯研究者来说,这篇文章可能并不会那么有趣。 开发动机 假设你是计算机系统、自然语言处理或其它应用领域的研究者,你一定对强化学习有一些基本的了解,并且有兴趣将深度强化学习(deepRL)用来控制你的系统的某些方面。 对深度强化学习、DQN、vanilla策略梯度、A3C等介绍文章已经有很多了,比如Karpathy的文章(http://karpathy.github.io/2016/05/31/rl/)对策略梯度方法背后的直观思想就进行了很好的描述。另外,你也能找到很多可以帮助上手的代码,比如OpenAI上手智能体(https://github.com/openai/baseline...

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