(三)final、finally、finalize有什么区别

本文详细解析了Java中final关键字的用法,包括修饰类、方法和变量的作用及注意事项,同时介绍了finally和finalize的区别与应用场景,帮助读者深入理解这三个概念。

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final可以用来修饰类、方法、变量。

修饰类:表明该类不能被其他类所继承,当我们需要让一个类永远不被继承,此时就可以用final修饰,但是,final类中的所有成员方法都会隐式的定义为final方法。

修饰方法:为了把方法锁定,防止继承类对其进行更改。若父类中final方法的权限为private,将导致子类中不能直接结成该方法,因此,此时可以在子类中定义相同方法名的函数,此时不会与重写final的矛盾,而是在子类中重新定义了新方法。

修饰变量:final成员变量表示常量,只能被赋值一次,赋值后值不再改变。当final修饰一个基本的数据类型时,表示该基本数据类型的值一旦初始化后不再发生变化;当final修饰一个引用类型时,表示在该引用类型初始化后不能再指向其他对象,但该医用所指向的对象的内容可以发生变化。final修饰成员变量。必须要显式初始化。

finally

finally作为异常处理的一部分,它只能用在try cathc语句中,并且附带一个语句块,表示这段语句最终一定会被执行。一般用在异常处理中资源的释放。

finalize

finalize在垃圾回收中会使用。在垃圾回收器执行的时候会调用被回收对象的此方法。用户可以重写此方法,已完成对其他资源的回收。

 

finalize()是java.lang.object里定义的,也就是说每个对象都有这么一个方法,这个方法在GC启动,该对象被回收的时候被调用,其实GC可以回收大部分的对象,凡是new出来的对象,都可以。所以一般不需要程序员去实现finalize()。特殊情况下,需要程序员实现finalize,当对象被回收的时候需要释放一些资源,比如:一个socket链接,在对象初始化时创建,整个生命周期内有效,那么就需要实现finalize,关闭这个链接。

使用finalize还需要注意,调用super.finalize()

一个对象的finalize方法只会被调用一次,而且finalize被调用不意味着GC会立即回收该对象,所以有可能调用finalize后,该对象又不需要被回收了,然后到了真正要被回收的时候,因为前面调用过一次,所以不会调用finalize,产生问题。所以不推荐使用finalize()方法

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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