对Java中注解的理解

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参考地址:https://blog.youkuaiyun.com/briblue/article/details/73824058

注解:字面意思就是标注解释。就是对 Java 中的元素做一些标注,当需要用到这些信息时,用来获取到解释的信息。

首先,非常认同的上面链接的这位博主的观点,可以把注解类比成现实世界中的标签,标签是一张便签纸,上面的内容可以自定义,他可以贴在某件东西上做一个特殊标记,等到需要的时候,可以通过这个标签来获取一些想要的信息,这和 Java 中的注解有这异曲同工之妙。可以想象代码具有生命,注解就是对于代码中某些个体贴上去的一张标签,简单理解为:注解如同一张标签。

1、是什么?

注解(Annotation)是 JDK1.5 开始添加的新特性,是对元数据(MetaData)的支持。其实就是代码里的一种特殊标记。

2、为什么?

这些标记可以在编译、类加载、运行时被读取,并执行相应的处理。Java 很多框架都是基于注解开发的,例如:Spring2.5+、Hibernate3.x+。基于注解开发时一种趋势,一定程度上可以说:框架 = 注解 + 反射 + 设计模式。

3、怎么用?

Java中一些常见注解:

(1)生成文档相关的注解

@author 标明开发该类模块的作者,多个作者之间使用“,”分割 
@version 标明该类模块的版本 
@see 参考转向,也就是相关主题 
@since 从哪个版本开始增加的 
@param 对方法中某参数的说明,如果没有参数就不能写 
@return 对方法返回值的说明,如果方法的返回值类型是void就不能写 
@exception 对方法可能抛出的异常进行说明 ,如果方法没有用throws显式抛出的异常

(2)编译时检查注解

@Override: 限定重写父类方法, 该注解只能用于方法
@Deprecated: 用于表示所修饰的元素(类, 方法等)已过时。通常是因为所修饰的结构
危险或存在更好的选择
@SuppressWarnings: 抑制编译器警告

(3)自定义注解

@Target({TYPE, FIELD, METHOD, PARAMETER, CONSTRUCTOR, LOCAL_VARIABLE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface MyAnnotation {

    String value() default "";

}
  • 定义新的 Annotation 类型使用 @interface 关键字
  • 自定义注解自动继承了java.lang.annotation.Annotation接口
  • Annotation 的成员变量在 Annotation 定义中以无参数方法的形式来声明。其 方法名和返回值定义了该成员的名字和类型。我们称为配置参数。类型只能是八种基本数据类型、String类型、Class类型、enum类型、Annotation类型、 以上所有类型的数组。
  • 可以在定义 Annotation 的成员变量时为其指定初始值, 指定成员变量的初始值可使用 default 关键字
  • 如果只有一个参数成员,建议使用参数名为value
  • 如果定义的注解含有配置参数,那么使用时必须指定参数值,除非它有默认 值。格式是“参数名 = 参数值”,如果只有一个参数成员,且名称为value, 可以省略“value=”
  • 没有成员定义的 Annotation 称为标记; 包含成员变量的 Annotation 称为元数据 Annotation

当我们进行自定义注解是可以参考 JDK 中现有的注解,一般情况下,都会指定 @Retention 和 @Target 两个元注解。

注意:自定义注解必须配上注解的信息处理流程才有意义。

(4)JDK 中的五个元注解

  • Retention
  • Target
  • Documented
  • Inherited
  • Repeatable (JDK1.8之后引进)

元注解是一种基本的注解,是注解到注解上注解,和 Java 中的 Class 类相似。

a. @Retention: 只能用于修饰一个 Annotation 定义, 用于指定该 Annotation 的生命周期, @Rentention 包含一个 RetentionPolicy 类型的成员变量, 使用 @Rentention 时必须为该 value 成员变量指定值:

  • RetentionPolicy.SOURCE:在源文件中有效(即源文件保留),编译器直接丢弃这种策略的 注释
  • RetentionPolicy.CLASS:在class文件中有效(即class保留) , 当运行 Java 程序时, JVM 不会保留注解。 这是默认值
  • RetentionPolicy.RUNTIME:在运行时有效(即运行时保留),当运行 Java 程序时, JVM 会保留注释。程序可以通过反射获取该注释。

b. @Target:  用于指定被修饰的 Annotation 能用于修饰哪些程序元素(类、接口、方法、字段等)。

c. @Documented: 用于指定被该元 Annotation 修饰的 Annotation 类将被 javadoc 工具提取成文档。默认情况下,javadoc是不包括注解的。

  • 定义为Documented的注解必须设置Retention值为RUNTIME

d. @Inherited: 被它修饰的 Annotation 将具有继承性。如果某个类使用了被 @Inherited 修饰的 Annotation, 则其子类将自动具有该注解。

e: @Repeatable: 可重复注解,被它修饰的 Annotation 可以在同一个元素上同时写多个值。

//1、添加 @Repeatable
@Repeatable(MyAnnotations.class)
@Target({TYPE, FIELD, METHOD, PARAMETER, CONSTRUCTOR, LOCAL_VARIABLE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface MyAnnotation {

    String value() default "";

}
//2、定义另一个注解 @MyAnnotations,并且@MyAnnotations上面的指定的 @Retention、@Target等值必须和 @MyAnnotation 一致
@Target({TYPE, FIELD, METHOD, PARAMETER, CONSTRUCTOR, LOCAL_VARIABLE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface MyAnnotations {

    MyAnnotation[] value();

}

 

//3. 标注在可以修饰的元素上
@MyAnnotation(value = "值1")
@MyAnnotation(value = "值2")
public class MyAnnotationTest {

    @MyAnnotation(value = "值3")
    @MyAnnotation(value = "值4")
    private String name;

    private int desc;

    @MyAnnotation(value = "值5")
    @MyAnnotation(value = "值6")
    public void show() {
        System.out.println("hello!");
    }

}

此外,JDK1.8之后,关于元注解@Target的参数类型ElementType枚举值多了两个: TYPE_PARAMETER,TYPE_USE。

在Java 8之前,注解只能是在声明的地方所使用,Java8开始,注解可以应用 在任何地方。

  • ElementType.TYPE_PARAMETER 表示该注解能写在类型变量的声明语 句中(如:泛型声明)。
  • ElementType.TYPE_USE 表示该注解能写在使用类型的任何语句中。

 

总结:Java 中的注解可以理解成标签,它作为一种特殊标记对程序中的元素做一些补充信息。可以编译、类加载、运行时被读取,它与反射结合使用,可以在程序运行时,获取到注解信息,来动态改变程序执行。

 

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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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【问】

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java 注解 怎么理解_如何理解Java的注解

1.什么是注解?对程序代码本身的描述-代码元数据,一种约定的规范,包括格式、意义、作用域等。2.基本概念注解对象:注解可以被用在包,类,方法,变量,参数上;注解不会直接影响被注解的代码,这只会向第三系统提供关于自己的信息以用于不同的需求;注解会被编译至class文件中,而且会在运行时被处理程序提取出来用于业务逻辑。当然,创建在运行时不可用的注解也是可能的,甚至可以创建只在源文件中可用,在编译时不可...

weixin_30470929的博客 513
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ProgrammingWay
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