Java8-方法引用与构造器引用

本文深入探讨Java中方法引用和构造器引用的概念及应用,包括不同引用类型的使用场景和格式,通过实例展示了如何利用这些特性简化代码,提高开发效率。

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package csdn.day0216;

import org.junit.Test;

import java.io.PrintStream;
import java.util.Comparator;
import java.util.function.BiPredicate;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.Function;
import java.util.function.Supplier;

/**
 * 方法引用的使用
 *
 * 1.使用情境:当要传递给Lambda体的操作,已经有实现的方法了,可以使用方法引用!
 *
 * 2.方法引用,本质上就是Lambda表达式,而Lambda表达式作为函数式接口的实例。所以
 *   方法引用,也是函数式接口的实例。
 *
 * 3. 使用格式:  类(或对象) :: 方法名
 *
 * 4. 具体分为如下的三种情况:
 *    情况1     对象 :: 非静态方法
 *    情况2     类 :: 静态方法
 *    情况3     类 :: 非静态方法
 *
 * 5. 方法引用使用的要求:要求接口中的抽象方法的形参列表和返回值类型与方法引用的方法的
 *    形参列表和返回值类型相同!(针对于情况1和情况2)
 *
 * 
 */
public class MethodRefTest {

	// 情况一:对象 :: 实例方法
	//Consumer中的void accept(T t)
	//PrintStream中的void println(T t)
	@Test
	public void test1() {
		Consumer<String> con1 = str -> System.out.println(str);
		con1.accept("北京");

		System.out.println("*******************");
		PrintStream ps = System.out;
		Consumer<String> con2 = ps::println;
		con2.accept("beijing");
	}
	
	//Supplier中的T get()
	//Employee中的String getName()
	@Test
	public void test2() {
		Employee emp = new Employee(1001,"Tom",23,5600);

		Supplier<String> sup1 = () -> emp.getName();
		System.out.println(sup1.get());

		System.out.println("*******************");
		Supplier<String> sup2 = emp::getName;
		System.out.println(sup2.get());

	}

	// 情况二:类 :: 静态方法
	//Comparator中的int compare(T t1,T t2)
	//Integer中的int compare(T t1,T t2)
	@Test
	public void test3() {
		Comparator<Integer> com1 = (t1,t2) -> Integer.compare(t1,t2);
		System.out.println(com1.compare(12,21));

		System.out.println("*******************");

		Comparator<Integer> com2 = Integer::compare;
		System.out.println(com2.compare(12,3));

	}
	
	//Function中的R apply(T t)
	//Math中的Long round(Double d)
	@Test
	public void test4() {
		Function<Double,Long> func = new Function<Double, Long>() {
			@Override
			public Long apply(Double d) {
				return Math.round(d);
			}
		};

		System.out.println("*******************");

		Function<Double,Long> func1 = d -> Math.round(d);
		System.out.println(func1.apply(12.3));

		System.out.println("*******************");

		Function<Double,Long> func2 = Math::round;
		System.out.println(func2.apply(12.6));
	}

	// 情况三:类 :: 实例方法  (有难度)
	// Comparator中的int comapre(T t1,T t2)
	// String中的int t1.compareTo(t2)
	@Test
	public void test5() {
		Comparator<String> com1 = (s1,s2) -> s1.compareTo(s2);
		System.out.println(com1.compare("abc","abd"));

		System.out.println("*******************");

		Comparator<String> com2 = String :: compareTo;
		System.out.println(com2.compare("abd","abm"));
	}

	//BiPredicate中的boolean test(T t1, T t2);
	//String中的boolean t1.equals(t2)
	@Test
	public void test6() {
		BiPredicate<String,String> pre1 = (s1,s2) -> s1.equals(s2);
		System.out.println(pre1.test("abc","abc"));

		System.out.println("*******************");
		BiPredicate<String,String> pre2 = String :: equals;
		System.out.println(pre2.test("abc","abd"));
	}
	
	// Function中的R apply(T t)
	// Employee中的String getName();
	@Test
	public void test7() {
		Employee employee = new Employee(1001, "Jerry", 23, 6000);


		Function<Employee,String> func1 = e -> e.getName();
		System.out.println(func1.apply(employee));

		System.out.println("*******************");


		Function<Employee,String> func2 = Employee::getName;
		System.out.println(func2.apply(employee));


	}

}

package csdn.day0216;

import org.junit.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.function.BiFunction;
import java.util.function.Function;
import java.util.function.Supplier;

/**
 * 一、构造器引用
 *      和方法引用类似,函数式接口的抽象方法的形参列表和构造器的形参列表一致。
 *      抽象方法的返回值类型即为构造器所属的类的类型
 *
 * 二、数组引用
 *     大家可以把数组看做是一个特殊的类,则写法与构造器引用一致。
 *
 * Created by shkstart
 */
public class ConstructorRefTest {
	//构造器引用
    //Supplier中的T get()
    //Employee的空参构造器:Employee()
    @Test
    public void test1(){

        Supplier<Employee> sup = new Supplier<Employee>() {
            @Override
            public Employee get() {
                return new Employee();
            }
        };
        System.out.println("*******************");

        Supplier<Employee>  sup1 = () -> new Employee();
        System.out.println(sup1.get());

        System.out.println("*******************");

        Supplier<Employee>  sup2 = Employee :: new;
        System.out.println(sup2.get());
    }

	//Function中的R apply(T t)
    @Test
    public void test2(){
        Function<Integer,Employee> func1 = id -> new Employee(id);
        Employee employee = func1.apply(1001);
        System.out.println(employee);

        System.out.println("*******************");

        Function<Integer,Employee> func2 = Employee :: new;
        Employee employee1 = func2.apply(1002);
        System.out.println(employee1);

    }

	//BiFunction中的R apply(T t,U u)
    @Test
    public void test3(){
        BiFunction<Integer,String,Employee> func1 = (id,name) -> new Employee(id,name);
        System.out.println(func1.apply(1001,"Tom"));

        System.out.println("*******************");

        BiFunction<Integer,String,Employee> func2 = Employee :: new;
        System.out.println(func2.apply(1002,"Tom"));

    }

	//数组引用
    //Function中的R apply(T t)
    @Test
    public void test4(){
        Function<Integer,String[]> func1 = length -> new String[length];
        String[] arr1 = func1.apply(5);
        System.out.println(Arrays.toString(arr1));

        System.out.println("*******************");

        Function<Integer,String[]> func2 = String[] :: new;
        String[] arr2 = func2.apply(10);
        System.out.println(Arrays.toString(arr2));

    }
}

 

 

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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