首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用反射对集合(键/值对)进行深度克隆

使用反射对集合(键/值对)进行深度克隆是一种常见的编程技巧,可以在不修改原始集合的情况下创建一个全新的集合,其中包含与原始集合相同的键/值对。

深度克隆是指在克隆过程中,不仅复制集合本身,还要递归地复制集合中的每个键/值对。这样可以确保克隆后的集合与原始集合完全独立,对其中一个集合的修改不会影响另一个集合。

在Java中,可以使用反射机制来实现集合的深度克隆。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import java.lang.reflect.Field;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class CollectionCloneExample {
    public static void main(String[] args) throws CloneNotSupportedException {
        Map<String, String> originalMap = new HashMap<>();
        originalMap.put("key1", "value1");
        originalMap.put("key2", "value2");

        Map<String, String> clonedMap = cloneMap(originalMap);
        System.out.println("Original Map: " + originalMap);
        System.out.println("Cloned Map: " + clonedMap);
    }

    public static <K, V> Map<K, V> cloneMap(Map<K, V> originalMap) throws CloneNotSupportedException {
        Map<K, V> clonedMap = new HashMap<>();

        for (Map.Entry<K, V> entry : originalMap.entrySet()) {
            K key = entry.getKey();
            V value = entry.getValue();

            if (value instanceof Cloneable) {
                try {
                    Field cloneField = value.getClass().getDeclaredField("clone");
                    cloneField.setAccessible(true);
                    V clonedValue = (V) cloneField.get(value);
                    clonedMap.put(key, clonedValue);
                } catch (NoSuchFieldException | IllegalAccessException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            } else {
                clonedMap.put(key, value);
            }
        }

        return clonedMap;
    }
}

上述代码中,我们首先创建了一个原始的HashMap对象originalMap,并向其中添加了一些键/值对。然后,我们调用cloneMap方法对originalMap进行深度克隆,并将克隆后的结果存储在clonedMap中。最后,我们分别打印原始Map和克隆Map的内容。

需要注意的是,为了实现深度克隆,我们使用了反射机制来获取值对象的clone方法,并通过调用该方法来创建值对象的克隆。这要求值对象实现了Cloneable接口,并且具有名为clone的方法。

在实际应用中,深度克隆可以用于各种场景,例如在多线程环境下对共享数据进行安全操作,或者在需要对原始数据进行修改而不影响原始数据的情况下使用。

腾讯云提供了多种云计算相关产品,如云服务器、云数据库、云存储等,可以根据具体需求选择适合的产品进行使用。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

使用深度学习你的颜打分

集合中还有几个名人。朱莉娅·罗伯特(Julia Robert)的照片平均得分为3.78: ? 以色列著名模特Bar Refaeli的这张照片得到3.7分: ?...与数据集一起,作者训练了多个模型,这些模型试图根据面部图片预测一个人的颜。 在这篇文章中,我将重现他们的结果。...原始论文实现了许多不同的模型,包括具有手工功能的经典ML模型和3种深度学习模型:AlexNet,ResNet18和ResNext50。...在中keras,有一个名为的模块applications,该模块是不同的预训练模型的集合。其中之一是resnet50。...这些是他们使用5倍交叉验证得到的结果: ? 这些是他们使用60%-40%的训练测试划分获得的结果: ? 我将进行80%-20%的训练测试拆分,因此类似于执行其交叉验证部分的1倍。

2.3K20

使用Comparable和ComparatorJava集合对象进行排序

在现实生活中,我们可能会遇到需要对集合内的对象进行排序的场景,比如,有一个游戏得分排行榜,如先按照分数的高低由高到低排序,在分数相同的情况下,按照记录创建的时间由早到新的顺序排序。...在Java语言中,要实现集合内对象的排序,咱们可以采用如下两种方式来完成: 使用Comparable来实现 使用Comparator来实现 接下来,我们先使用Comparable和Comparator...、结合示例来完成集合内对象排序的功能,然后,这两种方式进行比较;最后,结合多属性排序的话,给出相对较好的实践方法。...对象的集合进行排序即可,集合的排序可以采用java.util.Collections类的sort方法完成。...,那么compare方法中,我们需要一个个地各个属性字段逐个比较,这样写的越多,我们的if语句或者三元运算符逻辑就会增多。

5.4K10

应用深度学习使用 Tensorflow 音频进行分类

在视觉和语言领域的深度学习方面取得了很多进展,文中一步步说明当我们处理音频数据时,使用了哪些类型的模型和流程。...使用Tensorflow进行音频处理 现在我们已经知道了如何使用深度学习模型来处理音频数据,可以继续看代码实现,我们的流水线将遵循下图描述的简单工作流程: ?...commands列表标签进行一次编码。...结论 现在你应该深度学习应用于音频文件的工作流程有了更清楚的了解,虽然这不是你能做到的唯一方法,但它是关于易用性和性能之间的权衡的最佳选择。...如果你打算音频进行建模,你可能还要考虑其他有前途的方法,如变压器。

1.4K50

Yelp,如何使用深度学习商业照片进行分类

一旦Yelp有了标签数据,Yelp就开始采用“AlexNet”形式的深度卷积神经网络(CNNs)来识别这些图片(因为这种方法是一种监督学习方法,非监督学习目前仍然是深度学习的难点方向)。...为了应对Caffe的软件依赖,Yelp使用Docker封装了Yelp的CNN,以便它可以更容易地部署。...Yelp使用一个标准的MySQL数据库服务器来承载所有的分类结果,所有的服务请求可以通过简单的数据库查询被处理。...扫描在计算上消耗很大,但通过将分类器在任意多的机器上进行并行处理,Yelp可以减轻这一点。扫描结束后,Yelp会每天自动收集新的照片,并将它们发送到一个进行分类和数据库负载的批次中: ?...有些人使用Yelp的图片用来检查一个特殊事件的气氛或导航到一个第一次去的地点,而其他人使用Yelp的照片用于一些更严肃的应用,如发现餐厅是否能容纳残疾的顾客。

81830

SpringBoot使用反射业务代码进行统一处理

[TOC] 本文目的 使用反射在SpringBoot中多个校验接口进行统一操作 反射 Java反射机制是在运行状态中,对于任意一个类,都能够知道这个类的所有属性和方法;对于任意一个对象,都能够调用它的任意方法和属性...那么这里使用反射每个校验方法进行统一的操作,根据请求操作来判断使用那几个组合的校验方法。后期如果有新的校验添加起来也就很方便,容易维护。...date 2020/12/2 13:57 */ RiskRetCode getBaseStation(String stationNo, String cellId); } 说明:返回类型是一个枚举类...BlackValidateService validate; private Gson gson = new Gson(); /** * @Description: 利用反射将黑名单方法和参数进行绑定...尾言 其实当时博主是没有想到使用反射来做的,当收到任务时只想到了怎么if()if()的,哈哈哈,还是大佬告诉我,怎么轻巧,怎么统一,才想到能够这个样子做的,觉得眼光短浅,只注重了眼前,所以接到任务还是需要多思考思考

89840

深度学习】Yelp是如何使用深度学习商业照片进行分类的

一旦Yelp有了标签数据,Yelp就开始采用“AlexNet”形式的深度卷积神经网络(CNNs)来识别这些图片(因为这种方法是一种监督学习方法,非监督学习目前仍然是深度学习的难点方向)。...为了应对Caffe的软件依赖,Yelp使用Docker封装了Yelp的CNN,以便它可以更容易地部署。...Yelp使用一个标准的MySQL数据库服务器来承载所有的分类结果,所有的服务请求可以通过简单的数据库查询被处理。...扫描在计算上消耗很大,但通过将分类器在任意多的机器上进行并行处理,Yelp可以减轻这一点。扫描结束后,Yelp会每天自动收集新的照片,并将它们发送到一个进行分类和数据库负载的批次中: ?...有些人使用Yelp的图片用来检查一个特殊事件的气氛或导航到一个第一次去的地点,而其他人使用Yelp的照片用于一些更严肃的应用,如发现餐厅是否能容纳残疾的顾客。

1.3K50

使用深度学习的模型摄影彩色图像进行去噪

具有干净且嘈杂的图像,我们可以训练深度学习卷积体系结构以对图像进行降噪。图像去噪效果可能是肉眼可见的。我使用PSNR和SSIM指标来衡量图像去噪器性能。...这些低质量图像进行降噪以使其与理想条件下的图像相匹配是一个非常苛刻的问题。 将归纳到DL的问题 我们有两个图像,一个是嘈杂的,另一个是干净或真实的图像。我们训练卷积架构以消除噪声。这不是分类问题。...MRDB作为构建模块,MRDN采用与RDN类似的方式构建网络,MRDB之间通过密集连接进行级联。采用Conv 1×1mrdb的输出进行级联压缩,并采用全局残差连接获取干净特征。...我对上述架构进行了修改,用于摄影图像进行图像去噪 ########################################## EDSR MODEL ####################...所以对于每个通道,我们可以获得单独的权或者给每个通道,使用单一的架构得到去噪后的通道图像,使用于训练的数据点数量增加3倍。我已经把原始图像切成碎片,但我没有重新组合它们。

94220

如何使用Java8 Stream APIMap按键或进行排序

在这篇文章中,您将学习如何使用JavaMap进行排序。前几日有位朋友面试遇到了这个问题,看似很简单的问题,但是如果不仔细研究一下也是很容易让人懵圈的面试题。所以我决定写这样一篇文章。...将Map或List等集合类对象转换为Stream对象 2. 使用Streams的sorted()方法进行排序 3....最终将其返回为LinkedHashMap(可以保留排序顺序) sorted()方法以aComparator作为参数,从而可以按任何类型的Map进行排序。...如果Comparator不熟悉,可以看本号前几天的文章,有一篇文章专门介绍了使用ComparatorList进行排序。...四、按Map的排序 当然,您也可以使用Stream API按其Map进行排序: Map sortedMap2 = codes.entrySet().stream(

6.6K30

使用卷积深度神经网络和PyTorch库花卉图像进行分类

作者 | Avishek Nag 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 语言图像数据是深度学习技术的一种非常流行的用法。在本文中将讨论使用深度卷积神经网络识别花卉图像。...2.归一化:使用每个像素的(x - mean)/ sd机制进行统计归一化。它有助于改善图像中的可视化,增强功能和拉伸对比度。 使用PyTorch,将进行这组预处理。...它是两个张量的乘法的逐像素求和。 下图显示了卷积运算样本图像张量的影响 ?...使用模型进行样本图像预测 现在将看到如何将此模型与数据集中的示例图像一起使用。 show_image(".....现在将使用PIL图像API读取图像并将其输入到转换管道中以进行必要的预处理,然后使用该模型进行预测 test_image = Image.open("..

4.5K31

【Python】字典 dict ③ ( 字典常用操作 | 获取字典全部 Key | 通过获取全部 Key 进行遍历 | 直接集合容器进行遍历 | 获取字典长度 )

获取的 dict_keys 类型变量 , 可以 使用 for 循环进行遍历 ; for key in keys: # 遍历 Key 2、代码示例 代码示例 : """ 字典 代码示例 """ #...Key 进行遍历 首先 , 调用 字典数据容器 的 keys() 函数 , 可以获取 字典 的 全部的 Key ; 然后 , 使用 for 循环 , 遍历获取的 Key ; 代码示例 : """...keys: dict_keys(['Tom', 'Jerry', 'Jack']), type: Tom: 18 Jerry: 16 Jack: 21 2、直接集合容器进行遍历...直接字典进行遍历 , 也可以直接获取 键值 中的 Key 作为临时变量 ; for key in 字典数据容器: # 遍历 Key 通过 可以获取值 代码示例 : """ 字典 代码示例...Key 进行遍历 for key in keys: print(f"{key}: {my_dict[key]}") print("") # 遍历字典: 直接集合容器进行遍历 for key

31140

深度学习算法优化系列五 | 使用TensorFlow-LiteLeNet进行训练后量化

tflite全称为TensorFlow Lite,是一种用于设备端推断的开源深度学习框架。...由于我并不熟悉将tflite模型放到Android端进行测试的过程,所以我将tflite模型直接在PC上进行了测试(包括精度,速度,模型大小)。...注意一下这里使用了tensorflow中的变量重用函数,方便的控制在测试阶段不使用Dropout。...所以这里我选择使用savedModel来保存模型,这个模型可以直接转换为tflite,在转换工程中调用相关代码进行量化。训练完成后会在checkpoint文件夹下生成这4个文件。 ?...,代码如下: # 使用原始的checkpoint进行预测 def origin_predict(): mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/

1.5K10

深度学习算法优化系列六 | 使用TensorFlow-LiteLeNet进行训练时量化

前言 在深度学习算法优化系列三 | Google CVPR2018 int8量化算法 这篇推文中已经详细介绍了Google提出的Min-Max量化方式,关于原理这一小节就不再赘述了,感兴趣的去看一下那篇推文即可...注意一下这里使用了tensorflow中的变量重用函数,方便的控制在测试阶段不使用Dropout。...代码如下:其中tf.contrib.quantize.create_training_graph()函数中的80000代表程序迭代到8w次之后才开始做量化,原理在深度学习算法优化系列三中讲了。...按照文档的默认数值效果也还行,这里只是为了展示整个量化过程就不再仔细的去推敲mean和stddev的取值了,这里用默认来做。...代码如下: # 使用原始的checkpoint进行预测 def origin_predict(): mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/"

1.6K20

深度学习一遍过」必修13:使用pytorchInception结构模型进行设计

本专栏用于记录关于深度学习的笔记,不光方便自己复习与查阅,同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题,并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。...专栏地址:「深度学习一遍过」必修篇 目 录 1 基准模型 2 替换第2个卷积为Inception结构(conv2) 3 替换第3个卷积为Inception结构(conv3) 4 替换第4个卷积为Inception...nn.BatchNorm2d(8) self.conv2_2 = nn.Conv2d(8, 8, 3, 2, 1) # 第二个卷积层为conv2_2,输入为8个通道,输出为8个通道,使用...是通过增加网络的宽度来提高网络性能的,在每个 模块中,使用了不同大小的卷积核,可以理解成不同的感受野,然后将其 起来,丰富了每层的信息。...之后,使用了 算法( 使用在 之后, 之前),来加速网络的收敛速度。

53030

医学图像的深度学习的完整代码示例:使用PytorchMRI脑扫描的图像进行分割

本文我们将介绍如何使用QuickNAT人脑的图像进行分割。使用MONAI, PyTorch和用于数据可视化和计算的常见Python库,如NumPy, TorchIO和matplotlib。...首先,使用现有的软件工具(例如FreeSurfer)从大型未标记数据集中获得自动生成的分割,然后使用这些工具网络进行预训练。在第二步中,使用更小的手动注释数据[2]网络进行微调。...NormalizeIntensityd:输入进行规范化。...我们使用matplotlib来绘制图形。还可以使用TensorBoard,它使理解和调试深度学习程序变得更容易,并且是实时的。...这是深度学习算法中一个常见的陷阱,其中模型最终会记住训练数据,而无法未见过的数据进行泛化。 避免过度拟合的技巧: 用更多的数据进行训练:更大的数据集可以减少过拟合。

57320

使用Google Guava快乐编程以面向对象思想处理字符串:JoinerSplitterCharMatcher基本类型进行支持JDK集合的有效补充函数式编程:Functions断言:Pred

目前Google Guava在实际应用中非常广泛,本篇博客将以博主Guava使用的认识以及在项目中的经验来给大家分享!...---- 基本类型进行支持 guavaJDK提供的原生类型操作进行了扩展,使得功能更加强大! ?...ImmutableMap 可不可以一多:Multimap JDK提供给我们的Map是一个,一个,一一的,那么在实际开发中,显然存在一个KEY多个VALUE的情况(比如一个分类下的书本),我们往往这样表达...异步回调 我们可以通过guavaJDK提供的线程池进行装饰,让其具有异步回调监听功能,然后在设置监听器即可!...guava package 比如反射、注解、网络、并发、IO等等 好了,希望这篇文章让你快速进阶,快乐编程!

1.2K30
领券