.NET 的一点历史往事:和 Java 的恩怨

在编程语言的发展历史上,1995年应该是个特殊的年头,毕竟这个年头诞生了两个后来二十多年影响深远的语言。1995年5月23日的 SunWorld 大会上面 Sun 公司高调发布了自己研发了近五年的 Java 语言和 JVM 平台。当年的十二月,网景公司将自己刚刚预览的 LiveScript 语言改名为 JavaScript。由于微软正在和网景进行轰轰烈烈的浏览器大战,这两个和万维网有着紧密联系的语言同时得到了微软的关注和支持。

JavaScript 相对简单,所以微软直接反向工程,做出了自己的 JScript 引擎。但是在 Java 这个方面,它采用了完全不同的方式,1996年3月12日直接从 Sun 购买了 Java 授权,并且在当年10月15号开始提供 Windows 平台的 Java SDK。1997年1月到3月间,微软就隆重发布了自己的 Java 开发工具,Visual J++ 1.0/1.1,这个过程快得令人惊诧。

微软在 Visual J++ 方面的投入带来了立竿见影的效果:

  • Java 是一个比较完善的面向对象语言,这是微软当时的 Visual Basic 和 Visual C++ 两个开发工具都不能相提并论的。

  • 微软为 Visual J++ 做的扩展 WFC 和 J/Direct 使得这个语言和 Windows 平台 API 之间有了更加紧密的联系。

  • Visual J++ 在 Windows 原生程序和 Office 开发方面都很便利,能够和快速开发工具 Visual Basic 平起平坐。

所以假如 Sun 公司这个时候睁只眼闭只眼,放任自流,那么 Visual J++ 很可能就是今天绝大部分 Windows 开发者的首选。这样服务器端的 J2EE,桌面端的 Visual J++,和移动端的 Android 三驾马车,是不是就让 Java 语言一统天下呢?

然而 Sun 这个公司在推广 Java 方面有点顽固不化的想法,一定要坚持“一次编写到处运行”,一定要坚持 Java 和 JVM 的纯粹,所以对于微软忽视 JNI 等标准部件、另起 WFC 等非标准部件的小动作,直接予以打击,开启了绵延数年的法律官司。这场官司也使得微软在1996年10月6日发布了Visual J++ 6.0之后,这个开发工具便被打入冷宫。

微软为什么会全面退出 Java 领域呢?

  1. 语言和平台的规范由 Sun 主导,Sun 在制定标准和接纳新事物方面过于强势。这个问题在数年之后再次发生,就是谷歌抛开 Sun 主导的 J2ME 规范,做了自己的 Android 平台。

  2. Java 语言本身依然有它尚不成熟的地方,例如没有泛型,没有简单的事件机制。这时候微软已经从 Borland 挖来了 Anders Hejlsberg 这样的编辑器大师,完全可以抛开 Java 语言的枝梧来做新的尝试,也就是C#。

  3. JVM 平台完全为 Java 一个语言设计,bytecode 很难成为其他语言的目标。微软可以设计一个更加通用的虚拟机平台,和更好的中间语言。这也就是微软后来的 CLR 和 MSIL。

这些因素使得微软最终招兵买马,开始研发自己全新的 .NET Framework 平台和新版开发工具 Visual Studio,希望在后续的开发工具战役中后来居上。

值得注意的是,毕竟微软从 Sun 购买了 Java 授权,这个授权使得微软得以看到 Java 的源代码,知晓了 Sun 的相关专利,所以在发布新平台之前,法律方面的问题仍是必须加以解决的。2001年1月,微软和 Sun 终于初步和解,一个新的时代即将开始。

原文地址:http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404102044121223524


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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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