多态

什么是多态?为什么要使用多态?什么时候用多态?多态是如何实现的?使用多态有什么好处?   在学习《大话设计模式》的时候经常会遇到多态,但什么是多态?为什么要使用多态?什么时候用多塔?多态是如何实现的?使用多态有什么好处?我们将根据以上五个问题展开激烈的讨论。 什么是多态?   多态,顾名思义指“多种形态”。多态表示不同的对象可以执行相同的动作,但要通过它们自己的实现代码来执行。 例:猪、狗、猫都属于动物类,我们将动物类作为父类,猪“哼哼叫”,狗“汪汪叫”,猫“喵喵叫”,猪、狗、猫三... 阅读详情

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Employee.java 文件代码:
/* 文件名 : Employee.java */
public class Employee {
   private String name;
   private String address;
   private int number;
   public Employee(String name, String address, int number) {
      System.out.println("Employee 构造函数");
      this.name = name;
      this.address = address;
      this.number = number;
   }
   public void mailCheck() {
      System.out.println("邮寄支票给: " + this.name
       + " " + this.address);
   }
   public String toString() {
      return name + " " + address + " " + number;
   }
   public String getName() {
      return name;
   }
   public String getAddress() {
      return address;
   }
   public void setAddress(String newAddress) {
      address = newAddress;
   }
   public int getNumber() {
     return number;
   }
}
假设下面的类继承Employee类:

Salary.java 文件代码:
/* 文件名 : Salary.java */
public class Salary extends Employee
{
   private double salary; // 全年工资
   public Salary(String name, String address, int number, double salary) {
       super(name, address, number);
       setSalary(salary);
   }
   public void mailCheck() {
       System.out.println("Salary 类的 mailCheck 方法 ");
       System.out.println("邮寄支票给:" + getName()
       + " ,工资为:" + salary);
   }
   public double getSalary() {
       return salary;
   }
   public void setSalary(double newSalary) {
       if(newSalary >= 0.0) {
          salary = newSalary;
       }
   }
   public double computePay() {
      System.out.println("计算工资,付给:" + getName());
      return salary/52;
   }
}
现在我们仔细阅读下面的代码,尝试给出它的输出结果:

VirtualDemo.java 文件代码:
/* 文件名 : VirtualDemo.java */
public class VirtualDemo {
   public static void main(String [] args) {
      Salary s = new Salary("员工 A", "北京", 3, 3600.00);
      Employee e = new Salary("员工 B", "上海", 2, 2400.00);
      System.out.println("使用 Salary 的引用调用 mailCheck -- ");
      s.mailCheck();
      System.out.println("\n使用 Employee 的引用调用 mailCheck--");
      e.mailCheck();
    }
}
以上实例编译运行结果如下:

Employee 构造函数
Employee 构造函数
使用 Salary 的引用调用 mailCheck -- 
Salary 类的 mailCheck 方法 
邮寄支票给:员工 A ,工资为:3600.0

使用 Employee 的引用调用 mailCheck--
Salary 类的 mailCheck 方法 
邮寄支票给:员工 B ,工资为:2400.0

 

  • 实例中,实例化了两个 Salary 对象:一个使用 Salary 引用 s,另一个使用 Employee 引用 e。

  • 当调用 s.mailCheck() 时,编译器在编译时会在 Salary 类中找到 mailCheck(),执行过程 JVM 就调用 Salary 类的 mailCheck()。

  • 因为 e 是 Employee 的引用,所以调用 e 的 mailCheck() 方法时,编译器会去 Employee 类查找 mailCheck() 方法 。

  • 在编译的时候,编译器使用 Employee 类中的 mailCheck() 方法验证该语句, 但是在运行的时候,Java虚拟机(JVM)调用的是 Salary 类中的 mailCheck() 方法。

以上整个过程被称为虚拟方法调用,该方法被称为虚拟方法

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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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