String,StringBuilder,StringBuffer 笔记(1)

本文深入探讨了Java中处理字符串的三种常见方式:String、StringBuffer和StringBuilder的区别与使用策略,详细解析了它们在性能和线程安全性上的差异,以及如何在不同场景下选择最合适的字符串处理类。

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概念:

1、用来处理字符串常用的类有3种:String、StringBuffer和StringBuilder

2、三者之间的区别:

都是final类,都不允许被继承;

String类长度是不可变的,StringBuffer和StringBuilder类长度是可以改变的;

StringBuffer类是线程安全的,StringBuilder不是线程安全的;

String 和 StringBuffer:

1、String类型和StringBuffer类型的主要性能区别:String是不可变的对象,因此每次在对String类进行改变的时候都会生成一个新的string对象,然后将指针指向新的string对象,所以经常要改变字符串长度的话不要使用string,因为每次生成对象都会对系统性能产生影响,特别是当内存中引用的对象多了以后,JVM的GC就会开始工作,性能就会降低;

2、使用StringBuffer类时,每次都会对StringBuffer对象本身进行操作,而不是生成新的对象并改变对象引用,所以多数情况下推荐使用StringBuffer,特别是字符串对象经常要改变的情况;

3、在某些情况下,String对象的字符串拼接其实是被Java Compiler编译成了StringBuffer对象的拼接,所以这些时候String对象的速度并不会比StringBuffer对象慢,例如:

String s1 = “This is only a” + “ simple” + “ test”;

StringBuffer Sb = new StringBuilder(“This is only a”).append(“ simple”).append(“ test”);

生成 String s1对象的速度并不比 StringBuffer慢。其实在Java Compiler里,自动做了如下转换:

Java Compiler直接把上述第一条语句编译为:

String s2 = “This is only a”;

String s3 = “ simple”;

String s4 = “ test”;

String s1 = s2 + s3 + s4;

这时候,Java Compiler会规规矩矩的按照原来的方式去做,String的concatenation(即+)操作利用了StringBuilder(或StringBuffer)的append方法实现,此时,对于上述情况,若s2,s3,s4采用String定义,拼接时需要额外创建一个StringBuffer(或StringBuilder),之后将StringBuffer转换为String;若采用StringBuffer(或StringBuilder),则不需额外创建StringBuffer

StringBuilder

StringBuilder是5.0新增的,此类提供一个与 StringBuffer 兼容的 API,但不保证同步。该类被设计用作 StringBuffer 的一个简易替换,用在字符串缓冲区被单个线程使用的时候(这种情况很普遍)。如果可能,建议优先采用该类,因为在大多数实现中,它比 StringBuffer 要快。两者的方法基本相同

使用策略

1、基本原则:如果要操作少量的数据,用String ;单线程操作大量数据,用StringBuilder ;多线程操作大量数据,用StringBuffer。

2、不要使用String类的”+”来进行频繁的拼接,因为那样的性能极差的,应该使用StringBuffer或StringBuilder类,这在Java的优化上是一条比较重要的原则,例如:

String result = "";

for (String s : hugeArray) {

result = result + s;

}

// 使用StringBuilder

StringBuilder sb = new StringBuilder();

for (String s : hugeArray) {

sb.append(s);

}

String result = sb.toString();

当出现上面的情况时,显然我们要采用第二种方法,因为第一种方法,每次循环都会创建一个String result用于保存结果,除此之外二者基本相同

3、 StringBuilder一般使用在方法内部来完成类似”+”功能,因为是线程不安全的,所以用完以后可以丢弃。StringBuffer主要用在全局变量中

4、相同情况下使用 StirngBuilder 相比使用 StringBuffer 仅能获得 10%~15% 左右的性能提升,但却要冒多线程不安全的风险。而在现实的模块化编程中,负责某一模块的程序员不一定能清晰地判断该模块是否会放入多线程的环境中运行,因此:除非确定系统的瓶颈是在 StringBuffer 上,并且确定你的模块不会运行在多线程模式下,才可以采用StringBuilder;否则还是用StringBuffer

<think>好的,用户想了解RCAB模块在图像超分辨率任务中的作用和原理。首先,我需要回忆一下RCAB的相关知识。RCAB全称是Residual Channel Attention Block,应该是在残差块的基础上加入了通道注意力机制。这通常用于提升超分辨率模型的性能。 记得残差块(Residual Block)在ResNet中被广泛使用,通过跳跃连接缓解梯度消失的问题,帮助训练更深的网络。而通道注意力机制,比如SENet中的Squeeze-and-Excitation模块,能够自动学习各个通道的重要性,增强有用的特征,抑制不重要的。RCAB可能结合了这两者。 接下来,需要确认RCAB的具体结构。根据常见的设计,RCAB可能包含多个卷积层,然后是通道注意力模块,最后通过残差连接相加。这样可以在提取特征的同时,动态调整各通道的权重,让网络更关注重要的信息。 在超分辨率任务中,RCAB的作用应该是增强高频细节的恢复,比如边缘和纹理,这对于提升图像清晰度至关重要。同时,通道注意力机制能有效利用通道间的依赖关系,优化特征表达,从而提升重建质量。 应用场景方面,RCAB可能被用于如EDSR、RCAN等超分辨率模型中。这些模型通常堆叠多个RCAB模块,通过深层的网络结构逐步恢复高分辨率图像。特别是在处理大倍数超分辨率(如4x、8x)时,RCAB能帮助保持细节,减少模糊。 还需要考虑RCAB的优势。比如,通过残差学习简化了优化过程,而通道注意力则增强了特征的区分能力。这可能使得模型在计算资源有限的情况下仍能保持高效,同时提升性能。 需要验证这些信息是否正确。参考用户提供的资料,引用[1]提到多尺度卷积和特征融合,引用[2]提到信息交互和注意力机制。虽然没有直接提到RCAB,但通道注意力属于注意力机制的一种,符合引用中的信息。因此可以推断RCAB的应用场景这些模块类似,用于特征提取和优化。 总结来说,RCAB的作用是通过残差结构和通道注意力机制,有效提取并优化特征,提升超分辨率重建的质量。应用场景包括各种基于深度学习的超分辨率模型,特别是在需要恢复细节和高效利用特征时。</think>RCAB(Residual Channel Attention Block)模块在图像超分辨率任务中主要用于**增强特征表达能力并优化高频细节恢复**,其核心原理是通过残差学习通道注意力机制的结合,动态调整特征通道的重要性权重。 ### 作用原理分步说明: 1. **残差学习框架** RCAB基于残差块(Residual Block)设计,包含两个卷积层和激活函数,通过跳跃连接(Skip Connection)将输入输出相加。这种方式缓解了梯度消失问题,支持更深的网络训练,公式为: $$F(x) = H(x) + x$$ 其中$H(x)$为残差函数,$x$为输入特征。 2. **通道注意力机制** 在残差块后引入通道注意力模块(Channel Attention Module),通过全局平均池化(Global Average Pooling)统计通道特征,并利用全连接层生成通道权重: $$w_c = \sigma(W_2 \cdot \delta(W_1 \cdot \text{GAP}(x)))$$ 其中$\sigma$为Sigmoid函数,$\delta$为ReLU,$W_1$和$W_2$为全连接层参数。最终输出特征为各通道加权后的结果: $$x' = w_c \cdot x$$ 该机制使网络自动关注对重建更重要的特征通道[^1]。 3. **多尺度特征融合** RCAB常多尺度特征提取模块结合(如引用[1]中提到的多尺度卷积层),通过不同感受野的卷积核捕获低频和高频信息,再利用通道注意力筛选关键特征,减少冗余计算,提升重建效率。 ### 应用场景 - **单图像超分辨率(SISR)**:如RCAN(Residual Channel Attention Networks)模型,通过堆叠多个RCAB模块恢复高分辨率图像的细节[^2]。 - **多模态超分辨率融合**:在红外可见光图像融合任务中,RCAB用于增强跨模态特征的表征能力,保留边缘和纹理信息[^1]。 - **轻量超分辨率网络**:由于通道注意力可抑制无效特征,RCAB在减少计算量的同时保持性能,适用于移动端部署。 ### 示例模型结构 ```python class RCAB(nn.Module): def __init__(self, channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.ca = ChannelAttention(channels) # 通道注意力模块 def forward(self, x): res = self.conv1(x) res = F.relu(res) res = self.conv2(res) res = self.ca(res) # 通道加权 return x + res # 残差连接 ```
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