我是java语言 我先测十次

<think>我们将在Java中实现一个循环，执行10次批量测试，并记录每次的平均速度和准确度，最后计算10次的平均值。 注意：为了避免代码执行过快导致的时间测量不准确，我们使用纳秒时间并转换为毫秒。 同时，我们将使用一个模拟的识别系统（与之前类似）来演示。 步骤： 1. 定义测试数据结构和识别系统模拟类。 2. 编写批量测试方法，返回单次测试的平均速度和准确度。 3. 在主方法中循环调用批量测试方法10次，记录每次结果，并计算10次的平均值。 注意：为了模拟真实情况，我们让每次测试的数据集相同（但也可以不同，根据需求调整）。 我们将使用记录类（Record）来存储每次测试的结果。 由于Java 16+支持记录类，如果使用低版本，可以用普通类替代。</think>以下是使用Java实现十次批量测试并计算平均速度和识别准确度的完整代码： ```java import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class BatchTester { // 模拟的识别系统 static class RecognitionSystem { private final double baseAccuracy; // 基础准确率 private final int minDelay; // 最小延迟(ms) private final int maxDelay; // 最大延迟(ms) private final Random random = new Random(); public RecognitionSystem(double baseAccuracy, int minDelay, int maxDelay) { this.baseAccuracy = baseAccuracy; this.minDelay = minDelay; this.maxDelay = maxDelay; } // 模拟识别方法 public boolean recognize(TestData data) throws InterruptedException { // 随机处理时间（模拟实际处理延迟） int delay = minDelay + random.nextInt(maxDelay - minDelay); TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(delay); // 模拟准确率波动（实际应用中替换为真实模型） double actualAccuracy = baseAccuracy * (0.95 + 0.1 * random.nextDouble()); return random.nextDouble() <= actualAccuracy ? data.expectedLabel() : !data.expectedLabel(); } } // 测试数据结构 record TestData(String id, boolean expectedLabel) {} // 单次批量测试 public static TestResult runBatchTest(RecognitionSystem system, List<TestData> testData) { long totalTime = 0; int correctCount = 0; final int totalSamples = testData.size(); for (TestData data : testData) { try { long startTime = System.nanoTime(); boolean prediction = system.recognize(data); long elapsedTime = System.nanoTime() - startTime; totalTime += elapsedTime; if (prediction == data.expectedLabel()) { correctCount++; } } catch (InterruptedException e) { System.err.println("处理中断: " + data.id()); } } // 计算结果 double avgSpeedMs = (totalTime / 1e6) / totalSamples; // 毫秒/样本 double accuracy = (double) correctCount / totalSamples * 100; // 百分比 return new TestResult(avgSpeedMs, accuracy); } // 测试结果记录 record TestResult(double avgSpeedMs, double accuracy) {} public static void main(String[] args) { // 创建模拟识别系统 (基础准确率85%，延迟15-25ms) RecognitionSystem system = new RecognitionSystem(0.85, 15, 25); // 生成测试数据 (100个样本) List<TestData> testData = new ArrayList<>(); Random random = new Random(); for (int i = 0; i < 100; i++) { testData.add(new TestData("ID-" + i, random.nextBoolean())); } // 执行10次批量测试 List<TestResult> results = new ArrayList<>(); System.out.println("开始10次批量测试..."); for (int i = 0; i < 10; i++) { TestResult result = runBatchTest(system, testData); results.add(result); System.out.printf("测试 %d: 平均速度 = %.2f ms/样本, 准确度 = %.2f%%%n", i+1, result.avgSpeedMs(), result.accuracy()); } // 计算10次测试的平均值 double totalSpeed = 0; double totalAccuracy = 0; for (TestResult result : results) { totalSpeed += result.avgSpeedMs(); totalAccuracy += result.accuracy(); } double avgSpeed = totalSpeed / results.size(); double avgAccuracy = totalAccuracy / results.size(); // 输出最终结果 System.out.println("\n===== 10次测试最终结果 ====="); System.out.printf("平均处理速度: %.2f ms/样本%n", avgSpeed); System.out.printf("平均识别准确度: %.2f%%%n", avgAccuracy); } } ``` ### 代码说明： 1. **增强的识别系统模拟**： - 随机处理时间（15-25ms）模拟真实环境波动 - 准确率在基础值85%附近随机波动（±5%） 2. **十次测试流程**： - 使用相同测试数据集执行10次独立测试 - 每次测试记录平均速度和准确度 - 最后计算10次测试的平均值 3. **输出示例**： ``` 开始10次批量测试... 测试 1: 平均速度 = 19.87 ms/样本, 准确度 = 85.00% 测试 2: 平均速度 = 20.15 ms/样本, 准确度 = 83.00% ... ===== 10次测试最终结果 ===== 平均处理速度: 20.05 ms/样本 平均识别准确度: 84.70% ``` ### 实际应用建议： 1. **替换识别逻辑**： ```java // 实际项目中替换此方法 public boolean recognize(TestData data) { // 调用实际模型API return model.predict(data.features()); } ``` 2. **使用真实数据源**： ```java // 从文件/数据库加载真实测试数据 List<TestData> loadTestData(String filePath) { // 实现CSV/JSON解析逻辑 } ``` 3. **添加统计指标**： ```java // 在TestResult中添加更多指标 record TestResult(double avgSpeedMs, double accuracy, double minSpeed, double maxSpeed, double stdDev) {} ```