javase-reflect-210709-04

【AI开源】Understand-Anything 完整使用教程(2026最新版) Understand-Anything是一款基于交互式知识图谱的AI学习与开发平台,能够将代码库转化为可视化知识结构,支持语义搜索、上下文问答和全流程开发。核心功能包括代码知识图谱化、AI辅助学习和多编码代理集成。支持TypeScript/JavaScript、Python等多种语言,要求Node.js 20+和16GB以上内存。提供NPM、Docker和源码三种安装方式,支持增量更新和团队知识共享。与同类产品相比,在交互式图谱、语义搜索和AI集成方面更具优势。适用于代码学习、大型项目维护和团队协作等场景。 阅读详情

javase-reflect-constructor-210709-04

  • 反编译一个类的Constructor构造方法
  • 通过反射创建对象
  • 通过反射获取父类或者获取实现的接口

反编译一个类的Constructor构造方法

ReflectTest01.java

package bgy_reflect_constructor_01;

import java.lang.reflect.Constructor;
import java.lang.reflect.Modifier;

/*
    反编译一个类的Constructor构造方法
 */
public class ReflectTest01 {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        StringBuffer s = new StringBuffer();
        Class vipClass = Class.forName("bgy_reflect_constructor_01.Vip");
        s.append(Modifier.toString(vipClass.getModifiers()));
        s.append(" class ");
        s.append(vipClass.getSimpleName());
        s.append("{\n");

        // 拼接
        Constructor[] constructors = vipClass.getConstructors();
        for (Constructor constructor : constructors){
            s.append("\t");
            s.append(Modifier.toString(constructor.getModifiers()));
            s.append(" ");
            s.append(vipClass.getSimpleName());
            s.append(" ");
            s.append("(");

            // 拼接参数
            Class[] parameterTypes = constructor.getParameterTypes();
            for (Class parameterType : parameterTypes){
                s.append(parameterType.getSimpleName());
                s.append(",");
            }

            // 删除最后位置下标
            if (parameterTypes.length > 0){
                s.deleteCharAt(s.length()-1);
            }

            s.append("){}\n");
        }

        s.append("}");
        System.out.println(s);
    }
}

通过反射创建对象

ReflectTest02.java

package bgy_reflect_constructor_01;

import java.lang.reflect.Constructor;

/*
    通过反射创建对象
 */
public class ReflectTest02 {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        /*
            1.
            不通过反射创建对象
         */
        Vip v1 = new Vip();
        Vip v2  = new Vip(334,"白光一","1999-9-9",true);


        /*
            2.
            使用反射创建对象
         */
        // 获取对象
        Class vip = Class.forName("bgy_reflect_constructor_01.Vip");

        // 01
        // 无参构造创建对象
        Object obj01 = vip.newInstance();
        System.out.println(obj01);


        // 02
        // 有参构造方法创建对象
        //      001. 先获取到这个有参数的构造方法
        Constructor constructor = vip.getConstructor(int.class, String.class, String.class, boolean.class);
        //      002. 调用有参构造方法new对象
        Object obj02 = constructor.newInstance(333, "Jack", "2000-02-02", true);
        System.out.println(obj02);
    }
}

通过反射获取父类或者获取实现的接口

ReflectTest03.java

package bgy_reflect_constructor_01;
/*
    通过反射获取父类或者获取实现的接口
 */
public class ReflectTest03 {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Class stringClass = Class.forName("java.lang.String");

        // 获取String的父类
        Class superclass = stringClass.getSuperclass();
        System.out.println(superclass.getName());

        // 获取String类实现的所有接口
        Class[] interfaces = stringClass.getInterfaces();
        for (Class in : interfaces){
            System.out.println(in.getName());
        }
    }
}

Vip.java

package bgy_reflect_constructor_01;

public class Vip {
    int no;
    String name;
    String birth;
    boolean sex;

    public Vip() {
    }

    public Vip(int no) {
        this.no = no;
    }

    public Vip(int no, String name) {
        this.no = no;
        this.name = name;
    }

    public Vip(int no, String name, String birth) {
        this.no = no;
        this.name = name;
        this.birth = birth;
    }

    public Vip(int no, String name, String birth, boolean sex) {
        this.no = no;
        this.name = name;
        this.birth = birth;
        this.sex = sex;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Vip{" +
                "no=" + no +
                ", name='" + name + '\'' +
                ", birth='" + birth + '\'' +
                ", sex=" + sex +
                '}';
    }
}
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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InnoDB 内存结构总览:Change Buffer、AHI 与 Log Buffer

本文系统梳理InnoDB内存结构中的ChangeBuffer、Adaptive Hash Index(AHI)与LogBuffer。ChangeBuffer缓存二级索引页不在内存时的变更,减少随机IO,仅在页加载时合并;聚簇索引修改立即执行,因数据本身不可延后。AHI基于高频等值查询自动构建哈希索引,加速定位,仅支持等值操作。LogBuffer为redo log内存缓冲,配合磁盘日志实现崩溃恢复。三者均服务于性能优化,其中ChangeBuffer与AHI共享BufferPool空间,而LogBuffer独立

bksczm的博客 285

V8 机制、手写核心函数与 TypeScript 类型体操

或固定初始化(如数组先定长、对象先给全字段)保持类型与形状稳定;这些都比"换框架"更基础。只能处理纯数据(丢函数、Date、RegExp、循环引用报错)。生产级深拷贝要处理:原始值短路、循环引用、V8(Chrome / Node 的 JS 引擎)不是"解释一行跑一行"那么简单,它用。图:V8 执行流程——解释执行 + 热点优化,优化失败会 Deopt 回退。JS 内存自动管理,但"自动"不等于"不会漏"。是"固定间隔最多执行一次"。手写 Promise 是"懂异步"的试金石。是"停下后才执行最后一次",

qq_38468358的博客 346

Spring Boot 数据源与 MyBatis(-Plus) 自定义配置详解

本文详解 Spring Boot 中单数据源环境下 HikariCP 与 MyBatis-Plus 的自定义配置。通过手动声明 SqlSessionFactory,实现下划线转驼峰、日志输出、一级缓存策略等精细化控制。结合 HikariCP 核心参数调优(如最大连接数、连接生命周期),确保高性能与稳定性。适用于仅需访问单一数据库的场景,避免多数据源复杂性,兼顾性能与可维护性。

BADAO_LIUMANG_QIZHI的博客 198
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白光一
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