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
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

static关键字可以应用于内部类案例

被static修饰的变量,叫静态变量或类变量;没有被static修饰的变量,叫实例变量。 两者的区别是: 静态变量属于类,在内存中只有一个复制(所有实例都指向同一个内存地址,节省空间),JVM在加载类的过程中完成静态变量的内存分配,可用类名.静态变量名直接访问(方便),当然也可以通过对象名.静态变量名来访问(但是这是不推荐的)。 实例变量属于对象,每创建一个实例,就会为实例变量分配一次内存,实例变量可以在内存中有多个拷贝,互不影响(灵活),只能通过对象名.实例变量名来引用。 static声明方法   静态方法的好处就是不用生成类的实例就能直接调用,只要通过 类名.静态方法名 就可以访问,不需要耗费资源反复创建对象,因为在类加载之后就已经在内存中了。而非static方法是对象的方法,只有在对象被实例化以后才能使用。   静态方法不能使用this和super关键字,不能调用非static方法(this涉及到当前对象,super 涉及到父类对象),只能访问所属类的静态成员变量和成员方法。因为当static方法被调用时,这个类的对象可能还没创建,即使已经被创建,也无法确定调用的是哪个对象的方法。因为static方法独立于任何实例,因此static方法必须被实现,而不能是抽象的abstract。

02

深度模型的优化参数初始化策略

有些优化算法本质上是非迭代的,只是求解一个解点。有些其他优化算法本质上是迭代的,但是应用于这一类的优化问题时,能在可接受的时间内收敛到可接受的解,并且与初始值无关。深度学习训练算法通常没有这两种奢侈的性质。深度学习模型的训练算法通常是迭代的,因此要求使用者指定一些开源迭代的初始点。此外,训练深度模型的训练算法通常是迭代的问题,以至于大多数算法都很大程度地受到初始化选择的影响。初始点能够决定算法是否收敛时,有些初始点十分不稳定,使得该算法会遭遇数值困难,并完全失败。当学习收敛时,初始点可以决定学习收敛得多快,以及是否收敛到一个代价高或低的点。此外,差不多代价的点可以具有区别极大的泛化误差,初始点也可以影响泛化。

03
领券