Java中什么是接口回调?

Java接口回调,异步回调理解 提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、回调简单理解二、Java中用接口实现回调1.引入库2.读入数据总结 前言 本文是作者在学习接口回调时看到 https://blog.youkuaiyun.com/fengye454545/article/details/80198446 帖子中内容后,对其进行的理解和补充,仅供学习参考,如有错误感谢指正。 一、回调简单理解 小明和小李要一起去吃饭,但小李要先洗个脸。那么正常流程应该是小李先去洗个脸,然后通知小明一起去吃饭。 下面是一个 阅读详情
1.接口回调是什么[2]?
接口回调是指:可以把使用某一接口的类创建的对象的引用赋给该接口声明的接口变量,那么该接口变量就可以调用被类实现的接口的方法。实际上,当接口变量调用被类实现的接口中的方法时,就是通知相应的对象调用接口的方法,这一过程称为对象功能的接口回调。看下面示例。
interface People{
   void peopleList();
}
class Student implements People{
   public void peopleList(){
    System.out.println("I’m a student.");
}
}
class Teacher implements People{
  public void peopleList(){
    System.out.println("I’m a teacher.");
}
}
public class Example{
  public static void main(String args[]){
    People a;             //声明接口变量
a=new Student();      //实例化,接口变量中存放对象的引用
a.peopleList();        //接口回调
a=new Teacher();     //实例化,接口变量中存放对象的引用
a.peopleList();       //接口回调
}
}
结果:
I’m a student.
I’m a teacher.
再来看看向上转型(upcasting)的概念。
 
2.什么是向上转型[1]?
Shape s=new Circle();
这里,创建了一个Circle对象,并把得到的引用立即赋值给Shape。通过继承,Circle就是一种Shape。
假设你调用基类方法(它已在导出类中被覆盖):
s.draw();
由于后期绑定(多态),将会正确调用Circle.draw()方法。
 
3.向上转型与接口回调的区别
看似向上转型和接口回调是一回事。看下面两句话,均出自Thinking in Java。
使用接口的核心原因:为了能够向上转型为多个基类型[1]。即利用接口的多实现,可向上转型为多个接口基类型(具体见《抽象与接口》章节6)。
从实现了某接口的对象,得到对此接口的引用,与向上转型为这个对象的基类,实质上效果是一样的。(此句摘自Thinking in Java 3rd 接口与内部类一章)
所以,我认为,这两个概念是从两个方面来解释一个行为。接口回调的概念,强调使用接口来实现回调对象方法使用权的功能(下一章节详细分析)。而向上转型则牵涉到多态和运行期绑定的范畴。
 
4.用 Java 接口实现回调函数的等价功能
熟悉 MS-Windows 和 X Window System 事件驱动编程模型的开发人员,习惯于传递在某种事件发生时调用(即“回调”)的函数指针。Java 的面向对象模型目前并不支持方法指针,Java 的接口支持提供了一种获得回调的等价功能的机制。其技巧就是:定义一个简单接口,并在该接口中声明我们要调用的方法。
假定我们希望在某个事件发生时得到通知。我们可以定义一个接口:
InterestingEvent.java
package org.zj.sample;
public interface InterestingEvent {
    public void interestingEvent ();
}
这使得我们可以控制实现该接口的类的任何对象。因此,我们不必关心任何外部类型信息。
发出事件信号的类必须等待实现了 InterestingEvent 接口的对象,并在适当时候调用 interestingEvent() 方法。
EventNotifier.java
package org.zj.sample;
public class EventNotifier {
    private InterestingEvent ie;
    private boolean somethingHappened;
 
    public EventNotifier(InterestingEvent event) {
         ie = event; // 保存事件对象以备后用。
         somethingHappened = false; // 还没有要报告的事件。
    }
 
    public void doWork() {
         if (somethingHappened) { // 检查设置的谓词。
           ie.interestingEvent();// 通过调用接口的这个方法发出事件信号。
         }
    }
   
    public void setHappened(){//设置谓词。
         somethingHappened=true;
    }
}
在上例中,使用 somethingHappened 谓词来跟踪是否应触发事件。希望接收事件通知的代码必须实现 InterestingEvent 接口,并将自身引用传递给事件通知程序。
CallMe.java
package org.zj.sample;
public class CallMe implements InterestingEvent {
    @SuppressWarnings("unused")
    private EventNotifier en;
 
    public CallMe() {
         // 注意  EventNotifier (InterestingEvent event),应该传递一个接口类型。
         // 而下面将 this,即实现了 InterestingEvent接口的 CallMe实例传递给
//EventNotifier。也就是所谓的接口回调了。
         en = new EventNotifier(this); // 创建事件通知程序,并将自身引用传递给它。
    }
 
    // 为事件定义实际的处理程序。
    public void interestingEvent() {
              System.out.println("Call me Hello.");
    }
}
下面写个测试类。
Test.java
package org.zj.sample;
public class Test {
    public static void main(String[] args) {
         EventNotifier en=new EventNotifier(new CallMe());
         en.setHappened();
         en.doWork();
    }
}
 
结果:
Call me Hello.
 
5.参考资料
Java接口回调机制 一、前言   近在看androidFragment与Activity进行数据传递的部分,看到了接口回调的内容,来总结一下。   二、回调的含义和用途   1、什么是回调?   一般来说,模块之间都存在一定的调用关系,从调用方式上看,可以分为三类同步调用、异步调用和回调。同步调用是一种阻塞式调用,即在函数A的函数体里通过书写函数B的函数名来调用之,使内存中对应函数B的代码得以执行。异步调用是一种类似消息或事件的机制解决了同步阻塞的问题,例如A通知B后,他们各走各的路,互不影响,不用像同步调用那样,A通知B后,非得等到B走完后,A才继续走。回调是一种双向的调用模式,也是说,被调用的接口被调 立即下载

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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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java 回调url_java开发之——[接口回调]

一、回调的含义和用途1. 什么是回调?一般来说,模块之间都存在一定的调用关系,从调用方式上看,可以分为三类:同步调用、异步调用和回调。同步调用是一种阻塞式调用,即在函数A的函数体里通过书写函数B的函数名来调用之,使内存中对应函数B的代码得以执行。异步调用是一种类似消息或事件的机制解决了同步阻塞的问题,例如 A通知 B后,他们各走各的路,互不影响,不用像同步调用那样, A通知 B后,非得等到 B走完...

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java接口回调

接口回调是什么:接口回调:可以把使用某一接口的类创建的对象的引用赋给该接口声明的接口变量,那么该接口变量就可以调用被类实现的接口的方法。实际上,当接口变量调用被类实现的接口中的方法时,就是通知相应的对象调用接口的方法,这一过程称为对象功能的接口回调。Java是一门面向对象语言,一切皆对象,因此在Java中不存在回调函数这一说法的。由于Java的一切皆对象性质,从而将回调函数这个特性提升到了接口回调。然后再定义接口的实现者(如U盘,鼠标,风扇)我们可以先定义一个接口(比如接口叫usb)接口的使用者(如电脑)

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