Thinking in Java - 学习笔记 - (十五)泛型

深入理解Java:《Thinking in Java》中文版要点解析 本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:《Thinking in Java》是Java编程领域的经典教材,涵盖Java语言核心概念至高级主题。此书不仅教授语法,更注重培养编程思维。新版包括基础语法、面向对象编程、集合框架、泛型、异常处理、多线程、I/O流、反射、注解、高级并发特性、内存管理以及设计模式等关键知识点。无论是初学者还是进阶开发者,都能通过实例学习提高Java技能... 阅读详情

Java编程思想 - 第十五章 - 泛型

泛型实现了参数化类型的概念。“泛型”这个术语的意思是:“适用于许多许多的类型”。

泛型方法

无论何时,只要你能做到,你就应该尽量使用泛型方法。也就是说,如果使用泛型方法可以取代将整个类泛型化,那么就应该只使用泛型方法,因为它可以使事情更清楚明白。另外,对于一个static的方法而言,无法访问泛型类的类型参数,所以,如果static方法需要使用泛型能力,就必须使其成为泛型方法。

package generics;

public class GenericMethods {
    public <T> void f(T x) {
        System.out.println(x.getClass().getName());
    }

    public static void main(String[] args) {
        GenericMethods gm = new GenericMethods();
        gm.f("");
        gm.f(1);
        gm.f(.0);
        gm.f(.0f);
        gm.f('c');
        gm.f(gm);
    }
} /* Output
java.lang.String
java.lang.Integer
java.lang.Double
java.lang.Float
java.lang.Character
generics.GenericMethods
*///:~

GenericMethods并不是参数化的,尽管这个类和其内部的方法可以被同时参数化,但是在这个例子中,只有方法f()拥有类型参数。
使用泛型类时,必须在创建对象的时候指定类型参数的值,而使用泛型方法的时候,通常不必指明参数类型,因为编译器会为我们找出具体的类型。这称为类型参数推断(type argument inference)。因此,我们可以像调用普通方法一样调用f()。

擦除的神秘之处

尽管可以声明ArrayList.class,但是不能声明ArrayList.class,

package generics;

import java.util.ArrayList;

public class ErasedTypeEquivalence {
    public static void main(String[] args) {
        Class string = new ArrayList<String>().getClass();
        Class integer = new ArrayList<Integer>().getClass();
        System.out.println(string == integer);
    }
} /*
true
*///:~

在泛型代码内部,无法获得任何有关泛型参数类型的信息。

Java泛型是使用擦除来实现的,这意味着当你在使用泛型时,任何具体的类型信息都被擦除了,你唯一知道的就是你在使用一个对象。

只有当你希望使用的类型参数比某个具体类型(以及它的所有子类型)更加“泛化”时——也就是说,当你希望代码能够跨多个类工作时,使用泛型才有所帮助。

必须查看所有代码,并确定它是否“足够复杂”到必须使用泛型的程度。

擦除是Java为支持迁移兼容性、向后兼容性等作出的妥协。

擦除的补偿

擦除丢失了在泛型代码中执行某些操作的能力。任何在运行时需要知道确切类型信息的操作都将无法工作。

有时必须通过引入类型标签来对擦除进行补偿。这意味着你需要显式地传递你的类型的Class对象,以便你可以在类型表达式中使用它。

instanceof无法使用,因为类型信息已经被擦除了。如果引入类型标签,就可以使用动态的isInstance()。

不能创建泛型数组,因为类型被擦除了。一般的解决方案是在任何想要创建泛型数组的地方都使用ArrayList。

自限定的类型

package generics;

public class BasicHolder<T> {
    T element;
    void set(T arg) {
        element = arg;
    }
    T get() {
        return element;
    }
    void f() {
        System.out.println(element.getClass().getSimpleName());
    }

}
package generics;

class Subtype extends BasicHolder<Subtype> {

}
public class CRGWithBasicHolder {
    public static void main(String[] args) {
        Subtype st1 = new Subtype(), st2 = new Subtype();
        st1.set(st2);
        Subtype st3 = st1.get();
        st1.f();
    }
} /* Output:
Subtype
*///:~
Java泛型和反射.ppt 泛型,即“参数化类型”。一提到参数,最熟悉的就是定义方法时有形参,然后调用此方法时传递实参。那么参数化类型怎么理解呢?顾名思义,就是将类型由原来的具体的类型参数化,类似于方法中的变量参数,此时类型也定义成参数形式(可以称之为类型形参),然后在使用/调用时传入具体的类型(类型实参)。 简单的来说,反射机制指的是程序在运行时能够获取自身的信息。 在java中,只要给定类的名字,那么就可以通过反射机制来获得类的所有信息。 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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