Java8-11新特性总结(四)

从Java8到Java21各版本新特性详解 上面这张图是 Oracle 官方给出的 Oracle JDK 支持的时间线,可以看出,JDK 17的支持时间最长,可以延续到2029年9月。考虑到技术更新的速度,这次免费商用8年的时间可谓是经过精心考虑,旨在让用户放心地升级到JDK 17(不过JDK 8的支持时间更长,可以延续到2030年12月)。从JDK诞生到现在,仅有几个版本得到了长期支持,主要包括JDK 7、JDK 8、JDK 11以及即将发布的JDK 17,它将是继Java 8之后最重要的LTS版本,是Java社区八年努力的成果。 阅读详情

1、方法引用

什么是方法引用?

方法引用指通过方法名指向一个方法。

为什么要使用方法引用?

方法引用可以使语言的构造更紧凑简洁,减少冗余代码。

怎么使用方法引用?

通过一对冒号"::"引用。

实例

  • 构造器引用

语法:Class::new或者Class<T>::new

public class Test {
	
	public static Test createInstance(final Supplier<Test> supplier) {
		return supplier.get();
	}
	
	public static void main(String[] args) {
		Test test = Test.createInstance(Test::new);
		System.out.println(test);
	}
}

@FunctionalInterface
interface Supplier<T> {

    T get();

}
  • 静态方法引用

语法:Class::staticMethod

public class Test {
	public static void main(String[] args) {
		ParseInterface parseInterface = Integer::parseInt;    //静态方法调用
		System.out.println(parseInterface.parse("10") + 5);    //15
	}
}

@FunctionalInterface
interface ParseInterface {

    int parse(String str);

}
  • 类对象方法引用

语法:Class::method

public class Test {
	
    public static Test create(final Supplier<Test> supplier) {
        return supplier.get();
    }

    public void myMethod() {
        System.out.println("myMethod");
    }

	public static void main(String[] args) {
		Test test01  = Test.create(Test::new);
		Test test02 = Test.create(Test::new);
		List<Test> tests = Arrays.asList(test01,test02);
		tests.forEach(Test::myMethod);    //实例方法调用
	}
}
  • 对象方法引用

语法:instance::method

public class Test {
	
    public static Test create(final Supplier<Test> supplier) {
        return supplier.get();
    }

    public void myMethod(final Test test) {
        System.out.println("myMethod");
    }
	
	public static void main(String[] args) {
		Test test01  = Test.create(Test::new);
		Test test02 = Test.create(Test::new);
		List<Test> tests = Arrays.asList(test01,test02);
		Test test = Test.create(Test::new);
		tests.forEach(test::myMethod);    //对象方法调用
	}
}

2、函数接口应用

目前列举几个java8新特性中较为常用的函数式接口:

接口名称方法声明功能说明
Consumervoid accept(T t)提供一个参数
SupplierT get()得到一个返回值
Function<T,R>R apply(T t)通过指定参数返回指定值
Predicateboolean test(T t)判断条件是否满足

实例:

Comsumer:

public class Test {
	
	public static void main(String[] args) {
		Consumer<Integer> consumer = (i) -> System.out.println(i);
		consumer.accept(10);
	}
}

Supplier:

public class Test {
	
	private static final DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
	
	public static void main(String[] args) {
		Supplier<LocalDateTime> supplier = () -> LocalDateTime.now();
		System.out.println(supplier.get());
		
		Supplier<String> supplier2 = () -> dtf.format(LocalDateTime.now());
		System.out.println(supplier2.get());
		
	}
}

Function<T,R>:

public class Test {
	
	public static void main(String[] args) {
		Function<Integer,Integer> function = (i) -> i*50;
		System.out.println(function.apply(10));
	}
}

Predicate:

public class Test {
	
	public static boolean check(int i,Predicate<Integer> predicate) {
		return predicate.test(i);
	}
	
	public static void main(String[] args) {
		System.out.println(Test.check(2,i -> i < 10));
	}
}

3、Java8的默认方法

Java8之前:接口不能有实现方法。

Java8之后:接口可以有带default关键字和static关键字的实现方法。

interface MyInterface{
	
	default void myMethod() {
		System.out.println("default方法实现");
	}
	
}

静态默认方法

interface MyInterface{
	
	static void myMethod() {
		System.out.println("静态默认方法实现");
	}
	
}

 

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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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