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java定义全局变量方法_java调用另一个变量

这不正是我们所需吗?不过还是要强调一定要真正理解JAVA当初出现初衷就是为了安全性和跨平台性。 去掉了类似C,C++中全局变量概念,就是基于此。 8、有了全局变量安全性就差了。...但是在JAVA中,确实没有所谓全局变量概念,通过设置一个abstract class or interface,并将许多final or final static field置于其中,并在使用调用...,并使之成为常数或常数接口做法是对此功能误用,并不鼓励如此使用,有兴趣可以参阅《effective java》——机械工业出版社出版 Joshua Bloch 著), 但首先,final or final...static确实不是全局变量概念,在JAVA中,一切都是对象,在对象中声明无论是field还是method亦或是property都将归属于某一种抽象或具体类型,否则也不会在调用使用ClassName.xxx...12、static 变量可以使用,不要认为程序中出现了static成员或方法就是程序写不好,用不用静态成员与程序写好坏没有直接因果关系,不要钻牛角尖。

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【Kotlin】Kotlin 继承 三 ( super 关键字使用 | super@ 外部调用方法 | 子类选择性调用 接口 方法 super )

子类重写父方法 : 如果属性 或 方法被子类重写了 , 那么就需要使用 super 关键字调用父类属性或方法 ; 4 . super 关键字调用需要考虑情况 : ① 常用情况 : 最常用情况只使用...super 关键字进行简单调用即可 ; ② 子类内部类调用 : 如果想要在子类内部调用成员和方法 , 需要使用 super@子类名称 调用 ; ③ 子类调用不同父同名方法 : 如果子类继承.../ 实现接口有相同名称属性 / 方法 , 就需要使用 super 形式调用指定 父 / 接口方法 ; II ....子类内部类调用方法 ( super@ ) ---- 子类内部类调用方法 : 在子类内部类中 , 如果想要访问父方法 , 可以使用 super@子类名称.父方法() 形式 , 调用方法...子类选择性调用 / 接口方法 : 子类可以继承父 , 实现多个接口 , 如果父与接口 , 或者不同接口之间定义了相同名称方法 , 那么需要使用 super.方法名() 选择调用指定

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关于使用MethodHandle在子类中调用祖父重写方法探究

关于使用MethodHandle在子类中调用祖父重写方法探究 注:这个例子原本出现在周志明先生《深入理解Java虚拟机》--虚拟机字节码执行引擎章节,介于有读者朋友有疑问,这里基于Java代码层面解释一下...关于这段代码,可以简单理解findSpecial方法是为了找到方法,invoke是为了调用方法。...在普通方法调用中,这个this参数是虚拟机自动处理,表示是当前实例对象,我们在方法中可以直接使用。...基于这个事实,我们这时可以直接在GrandFatherthinking方法调用Son独有的方法使用反射或者直接类型强制转换为Son就行了。...这个参数中指定方法接收者类型,bindTo指定接收者类型必须要是这个或子类,不然会出现ClassCastException异常。

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使用 Java 中反射机制调用私有方法原理详解

文章目录 前言 一、私有方法在本类中直接调用 1、在本类中实例化,调用私有方法 2、尝试在其他直接调用私有方法(错误示范) 二、使用反射机制实例化强制调用私有方法 1、使用加载器加载被调用 2...、使用 Object 对获取进行实例化 3、调用 Java 反射中 Method 4、取消 Java 语言访问检查 5、使用 method.invoke(Object obj,Object...如下:我们创建一个Demo,并定义一个私有的方法demo(),使用main函数在本类中使用new关键字实例化,去调用demo()方法,运行成功输出结果。...2、尝试在其他直接调用私有方法(错误示范) 如果我们直接在其他中实例化Demo,来直接调用demo()方法,就会发现 IDE 直接产生编译错误,很明显我们直接在另一个调用私有方法是行不通,...二、使用反射机制实例化强制调用私有方法 1、使用加载器加载被调用 Class<?

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【Groovy】Groovy 方法调用 ( 使用 对象名.成员名 访问 Groovy 成员 | 使用 对象名.‘成员名‘ 访问成员 | 使用 对象名 访问成员 )

文章目录 一、使用 对象名.成员名 访问 Groovy 成员 二、使用 对象名.'...成员名' 访问 Groovy 成员 三、使用 对象名['成员名'] 访问 Groovy 成员 四、完整代码示例 一、使用 对象名.成员名 访问 Groovy 成员 ---- 对 对象名.成员名...‘成员名’ 访问 Groovy 成员 ---- 可以使用 对象名....‘成员名’ 访问 Groovy 成员 , 这样写好处是 , 不用将代码写死 , 在运行时可以自由灵活决定要访问哪个成员 ; 如 : 配置文件中获取要访问哪个成员 , 或者服务器端获取要访问成员...age' 执行结果 : Han 32 三、使用 对象名[‘成员名’] 访问 Groovy 成员 ---- 使用 对象名[‘成员名’] 访问 Groovy 成员 , 相当于调用 getAt 方法

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PyTorch 深度学习实用指南:1~5

BPTTIterator是Iterator继承另一个模块,可帮助语言建模数据集,并且需要为t每个输入t + 1获取标签。t是时间。...由于网络解码和生成图像所需信息量相对较低,因此这减少了网络所需参数数量。 可以通过不同操作来实现跳跃连接。 使用跳跃连接另一个优点是,梯度梯度流可以容易地流过相同连接。...正如在较早会话中看到那样,我们通过forward()调用__init__()中,并像链接一样链接每个主,但是在这里,我们需要实现一个跳跃连接。...RNNCell拥有一个称为init_hidden方法,可以方便地保留该类方法,以便在初始化RNNCell中对象时使用我们通过隐藏状态大小生成第一个隐藏状态。...左向右读取方法相对于按层次进行解析还有另一个优势:网络左向右读取时可以最终学习生成解析树。 这可以通过使用称为移位减少解析器特殊实现以及栈和缓冲区数据结构使用来实现。

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Netty in Action ——— The codec framework

这个转换逻辑通过编解码器来完成,编解码器包含了一个编码器和一个解码器,每个编解码器将一个字节流从一个格式转换为另一个格式。那么怎么区分它们了?...ReplayingDecoder 抽象 ReplayingDecoder继承了ByteToMessageDecoder,并将我们调用readableBytes()中解放。...intByteBuf中提取,然后加到List中。如果有效字节不足,readInt()方法实现会抛出一个Error异常,该异常会被捕获并在基中得到处理。...Netty提供了一个集合来帮助你写支持如下功能编码器: 将一消息编码为字节 将一个消息编码为另一个消息 MessageToByteEncoder 抽象 ?...codec抽象,将一个编码器和解码器捆绑成一对用于同时管理入站和出站消息转换。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第15章 自编码器

您可以用这种方式轻松地训练更多编码器,构建一个非常深栈式自编码器。 为了实现这种多阶段训练算法,最简单方法是对每个阶段使用不同 TensorFlow 图。...另一种方法使用包含整个栈式自编码器单个图,以及执行每个训练阶段一些额外操作,如图 15-5 所示。 ? 这值得解释一下: 图中中央列是完整栈式自编码器。这部分可以在训练后使用。...变分自编码器(VAE) Diederik Kingma 和 Max Welling 于 2014 年推出了另一重要编码器,并迅速成为最受欢迎编码器类型之一:变分自编码器。...最重要是,它们是生成自编码器,这意味着它们可以生成看起来像训练集中采样新实例。...而且,可以使用类似的 WTA 方法来产生稀疏卷积自编码器。 对抗自编码器(AAE) 一个网络被训练来重现它输入,同时另一个网络被训练去找到第一个网络不能正确重建输入。

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nlp-with-transformers系列-03_剖析transformers模型

由于BertViz需要进入模型注意力层,我们将用BertViz模型来实例化我们BERT模型,然后使用show()函数来生成特定编码器层和注意力头交互式可视化。...例如,一个头可以专注于主语与动词互动,而另一个头则可以找到附近形容词。显然,我们并没有将这些关系手工制作到模型中,它们完全是数据中学习。...如果该模式对每个位置都有特点,每个堆栈中注意头和前馈层就能学会将位置信息纳入它们转换中。 有几种方法可以实现这一点,最流行方法之一是使用可学习模式,特别是当预训练数据集足够大时。...这与标记嵌入工作方式完全相同,但使用位置索引而不是标记ID作为输入。通过这种方法,在预训练期间就可以学到一种有效编码标记位置方法。...下面的扩展了现有的序列分类编码器: class TransformerForSequenceClassification(nn.Module): def __init__(self, config

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第15章 自编码器

您可以用这种方式轻松地训练更多编码器,构建一个非常深栈式自编码器。 为了实现这种多阶段训练算法,最简单方法是对每个阶段使用不同 TensorFlow 图。...另一种方法使用包含整个栈式自编码器单个图,以及执行每个训练阶段一些额外操作,如图 15-5 所示。 ?...图15-5 一张计算图训练一个栈式自编码器 这值得解释一下: 图中中央列是完整栈式自编码器。这部分可以在训练后使用。 左列是运行第一阶段训练所需一系列操作。...变分自编码器(VAE) Diederik Kingma 和 Max Welling 于 2014 年推出了另一重要编码器,并迅速成为最受欢迎编码器类型之一:变分自编码器。...而且,可以使用类似的 WTA 方法来产生稀疏卷积自编码器。 对抗自编码器(AAE) 一个网络被训练来重现它输入,同时另一个网络被训练去找到第一个网络不能正确重建输入。

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Python使用实参'jack'和4调用Dog方法__init__()。方法__init__()创建一个表示特定小狗示例。使用我们提供值来设置属性name和age。...在Dog中引用这个属性时,使用时self.name。 ? 1.2.2调用方法 根据Dog创建实例后,就可以使用句点表示法来调用Dog中定义任何方法。...三,继承 编写另一个现成特殊版本,可使用继承。一个继承另一个时,它将自动获得另一个所有属性和方法。原有的称为父,而新称为子类。...方法__init__()接受创建Car实例所需信息。 super()是一个特殊函数,帮助Python将父和子类关联起来。...return和print都是输出,return是直接把值里抛出来,这个值无形存在,继承时候被调用,就会打印出来。

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电机控制基础3——定时器编码器模式使用与转速计算

对于电机测速用到正交编码器,测速时需要捕获2路脉冲,如果使用上一篇介绍方法,编程就较为复杂。...(通俗讲就是,使用编码器接口时,编码器两个输入通道A与通道B都需要进行电路连接!!!...程序编写如下,这里通过另外一个定时器7来实现每100ms调用一次calc_motor_rotate_speed()函数来进行转速实时计算,每次使用read_encoder()读取编码器值后,都将计数值...另外,这里通过将CNTuint32计数值, 转为int16型,就可以利用正负来区分上个100ms电机整体转动方向(正转CNT0向上计数,转为int16还是正值;反转CNT0向下计数,会溢出...);/*CNT设初值*/ return encoderNum;} //计算电机转速(被另一个定时器每100ms调用1次)void calc_motor_rotate_speed(){int encoderNum

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MediaCodec进行AAC编解码(AudioRecord采集录音)

1.png 我们还是先看下官方说明。AudioRecord在Java应用程序中管理音频资源,用来记录平台音频输入设备产生数据。...硬件设备读取数据,应小于整个记录缓冲区。...AudioRecord使用我们分一下几个步骤: 第一步 创建AudioRecord AudioRecord直接使用new来创建,我们看一下构造方法: //-------------------...读取总byte数不会超过sizeInBytes。 最后一步 释放资源 直接调用release()方法即可,对象不能经常使用方法,而且在调用release()后,必须设置引用为null。...实战 AudioRecord 学习后,那么使用Android设备采集编码并封装输出到文件所需技术知识储备我们已经都具备了。现在到了如何在代码中体现阶段了。

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图深度学习入门教程(十)——深度图互信息模型

4 实现DGI模型 实例描述 使用非监督方法论文数据集中提取每篇论文特征,并利用提取后特征,对论文数据集中论文样本进行分类。 利用深度图互信息方法可以更好对图中节点特征进行提取。...4.2 代码实现:搭建编码器和判别器 定义Encoder用于DGI模型中编码器。...具体代码如下: class Encoder(nn.Module): #定义编码器 def __init__(self, in_feats, n_hidden,k, n_layers...原图与新图相比只是节点特征发生了变化,节点间关系(邻接矩阵)并没有变化。 注意: 在编码器使用多层SGC网络方法并不是唯一。...完成根据节点特征进行分类功能。由于DGI中编码器已经能够节点中提取到有用特征,分类模型结构不需要太复杂,直接使用一个全连接网络即可。

2.2K21

深度学习算法(第31期)----变分自编码器及其实现

变分自编码器 变分自编码器是于2014年由Diederik Kingma和Max Welling 提出了一重要编码器,并迅速成为最受欢迎编码器类型之一。...最重要是,它们是生成式编码器,这意味着它们可以产生看起来像训练集中采样新实例。...数学角度来讲,这个比之前复杂一点,特别是因为高斯噪声,它限制了可以传输到编码层信息量(从而推动自编码器学习有用特征)。...= tf.global_variables_initializer() 数字生成 接下来,我们用这变分自编码器生成一些看起来像手写数字图片,我们所需要做就是训练模型,然后从高斯分布中随机采样编码,...而且,可以使用类似的WTA方法来产生稀疏卷积自编码器。 对抗自编码器(AAE),一个网络被训练来重现它输入,同时另一个网络被训练去找到第一个网络不能正确重建输入。

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TensorFlow 1.x 深度学习秘籍:6~10

cluster方法返回聚中心,predict_cluster_idx方法返回预测索引。 操作步骤 这是我们进行秘籍方法: 和以前一样,我们加载必要模块开始。..._X, logits=reconstructed_input)) 我们在RBM中定义fit()方法。 在__init__中声明了所有操作后,训练只是在会话中调用train_op。...编码器卷积网络学习将输入编码为一组信号,然后解码器 CNN 尝试从中重建输入。 它们充当通用特征提取器,并学习输入捕获特征所需最佳过滤器。...__init__方法包含一个列表,该列表包含第一个输入自编码器和学习率开始每个自编码器许多神经元。..._loss) 最后,我们定义方法fit,以执行每个自编码器分批预训练,然后进行微调。 在进行预训练时,我们使用未损坏输入,而对于微调,我们使用损坏输入。

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