陈旧语法密度之七——用泛型消灭if-else if-else

AI岗位替代临界点:四维模型与不可替代能力图谱 人工智能正深度重塑职场结构,其核心影响并非简单‘取代人力’,而是对可编码性高、容错成本低、重复密度大的标准化任务进行系统性接管。理解AI替代逻辑,需回归基础技术原理——即大语言模型在规则明确、数据充分、上下文边界清晰场景下的高效推理能力;其技术价值体现在错误成本规避、流程熵减与人机协同增效;典型应用场景覆盖客服预处理、代码生成、会议纪要、知识摘要等知识密集型工作流。本文基于12个企业实操案例,提出可量化、可验证的四维替代评估模型,并聚焦上下文编织、模糊仲裁、跨模态翻译等五大正在升值的核心能力,为内容编辑、初 阅读详情

用泛型消灭if – else if - else

消灭if-else if - else的方法多种多样,其中看似远在天边的泛型是一种方法。

这种方法多用在每个分支看上去非常相近,甚至有点眼花缭乱的情况。比如:

public class FormulaValueOld {
    public enum Types {Integer, BigInteger, Float } //... 10 types
    public Types type;

    public Integer integerValue;
    public BigInteger bigIntegerValue;
    public Float floatValue;
    //....10 types.

    public void setValue(Object value) {
        if (value instanceof Integer) {
            this.type = Types.Integer;
            this.integerValue = (Integer)value;
        } else if (value instanceof BigInteger) {
            this.type = Types.BigInteger;
            this.bigIntegerValue = (BigInteger)value;
        } else if (value instanceof Float) {
            this.type = Types.Float;
            this.floatValue = (Float)value;
        } //... 10 branches.
    }

    public Integer integerValue() {
        return integerValue;
    }

    public Object getValue() {
        if (type.equals(Types.Integer)) {
            return this.integerValue;
        } else if (type.equals(Types.BigInteger)) {
            return this.bigIntegerValue;
        } else if (type.equals(Types.Float)) {
            return this.floatValue;
        } else {
            return null;
        }
    } //... 10 types.
}

这个简单的例子来自2018年的一个Java项目,上面的类是一种“公式值”,希望能在一个类中存储10个不同类型的数值。

在这个例子中每个分支只有1~2行代码,而复杂的例子中可以达到10多行,但都具备一个特征:那就是每个分支结构非常类似。

很多人的第一直觉是可以存储在Object类型的公共值中(实际上在这个项目的其他代码中大量存在),但在getValue时,仍然不能解决需要用type来转换为实际类型的分支。

这种分支几乎完全相同的情况,应该使用泛型解决。

具体实现如下(实际代码中并不需要getValue方法,仅为示例):

public class FormulaValue<T> {
    protected T value;

    public void setValue(T value) {
        this.value = value;
    }

    public T getValue() {
        return this.value;
    }

泛型的官方应用场景可以理解为:行为相同,类型不同。

尽管这是一个很容易理解的概念,然而在很多代码中极少发现除了标准库(List,Map等)之外项目自己创建的泛型类、泛型方法;反而是长相相似的switch case, if-else if-else一大堆。

这时候可以换一个表述或许更好:

泛型的应用场景可以理解为:替代行为相同,类型不同的switch case, if-else if-else。

低代码机器学习实战:业务闭环驱动的建模方法论 低代码机器学习并非取代编程,而是将机器学习流程中标准化程度高、重复性强的环节(如数据接入、特征模板化构造、模型评估配置)封装为可视化可配置能力,从而释放数据科学家精力聚焦于问题定义、业务语义对齐与模型可解释性设计。其技术价值在于 bridging the gap between ML engineering and business logic,支撑从需求翻译、动态特征生成到生产级监控的全链路落地。典型应用场景包括制造业预测性维护、金融风控策略迭代、医疗慢病风险筛查等需快速验证业务假设的领域。本文深入剖析低 阅读详情

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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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火星人陈勇
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