比较一个类的两个对象是否相同

Python自动化GITT数据处理与科研绘图:钠离子电池材料动力学分析利器 在电化学与材料科学研究中,GITT(恒电流间歇滴定技术)是评估电池材料离子扩散动力学性能的关键测试方法。其原理是通过施加恒电流脉冲并监测电压弛豫响应,基于Fick第二定律计算离子扩散系数。这项技术的核心价值在于能够定量表征材料内部的离子传输速率,为高性能电极材料的设计与优化提供关键参数。在实际科研工作中,GITT数据处理涉及大量原始电压-时间数据的解析、脉冲识别、稳态电压提取以及复杂公式计算,传统手动处理方式不仅耗时费力,且容易引入人为误差。针对这一痛点,基于Python的科学计算生态提供了理想的解决方案。 阅读详情

    由于工作需要,写了个比较两个对象是否相同的类,即对象的属性值是否相同,属性值通过getXxx()、isXxx()方法得到,如属性无get、is方法,则该属性会被过滤掉,属性不包括list,map等容器类。

    原理是利用set的唯一性验证两个对象的同一个属性值是否相同。若相同,continue;不同,break。若属性是自定义数组,则递归该数组。

    另,本代码是jdk1.4的,jdk1.5需要改动下面红色的部分,将null参数去掉即可。

 

package test;

import java.lang.reflect.Method;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.Iterator;

/**
 * <li>Title: Test.java</li>
 * <li>Project: Test</li>
 * <li>Package: test</li>
 * <li>Description: </li>
 * <li>Copyright: Copyright (c) 2009</li>
 * <li>Company: IdealTechnologies </li>
 * <li>Created on May 8, 2009 12:48:17 PM</li>
 *
 * @author chun_chang
 * @version 1.0
 */
public class Test {

 private static Set set = new HashSet();

 public static void main(String[] args) {
  A a = new A();
  A b = new A("2", 1);
  if (compare(a, b)) {
   System.out.println(a + " and " + b + " are same ...");
  } else {
   System.out.println(a + " and " + b + " are different ...");
  }
 }

/**
  * @param obj1
  * @param obj2
  * @return false different,true same
  * @CreateOn May 8, 2009 2:53:27 PM
  * @author chun_chang
  */
 public static boolean compare(Object obj1, Object obj2) {
  boolean isSame = false;
  boolean isPrimitive = false;
  try {
   Map map1 = getGetMethod(obj1);
   Map map2 = getGetMethod(obj2);
   Iterator iter = map1.keySet().iterator();
   while (iter.hasNext()) {
    String key = (String) iter.next();
    Object[] o1 = (Object[]) map1.get(key);
    Object[] o2 = (Object[]) map2.get(key);

    isPrimitive = ((Class) o1[1]).isPrimitive();
    if (isPrimitive) {
     set.add(o1[0]);
     isSame = !set.add(o2[0]);
     if (set.size() != 1) {
      System.out.println("the method '" + key + "()' is different ...");
      set.clear();
      break;
     } else {
      set.clear();
     }
    } else {
     Class c = (Class) o1[1];
     String objClass = c.toString().split(" ")[1];
     if (objClass.startsWith("java.")) {
      set.add(o1[0]);
      isSame = !set.add(o2[0]);
      if (set.size() != 1) {
       System.out.println("the method '" + key + "()' is different ...");
       set.clear();
       break;
      } else {
       set.clear();
      }
     } else if (c.isArray()) {// String array
      if ("[Ljava.lang.String;".equals(objClass)) {
       if (o1[0] != null && o2[0] != null) {
        for (int k = 0; k < ((String[]) o1[0]).length; k++) {
         if (((String[]) o1[0])[k] != ((String[]) o2[0])[k]) {
          isSame = false;
          System.out.println("the method '" + key + "()' is different ...");
          break;
         }
        }
       } else if (o1[0] == null && o2[0] == null) {
        isSame = true;
        continue;
       } else {
        System.out.println("the method '" + key + "()' is different ...");
        isSame = false;
        continue;
       }
      } else if (objClass.length() == 2) {// base array
       char ch = objClass.charAt(1);
       switch (ch) {
       case 'Z':// boolean
        for (int k = 0; k < o1.length; k++) {
         if (((boolean[]) o1[0])[k] != ((boolean[]) o2[0])[k]) {
          System.out.println("the method '" + key + "()' is different ...");
          isSame = false;
          break;
         }
        }
        break;
       case 'B':// byte
        for (int k = 0; k < o1.length; k++) {
         if (((byte[]) o1[0])[k] != ((byte[]) o2[0])[k]) {
          System.out.println("the method '" + key + "()' is different ...");
          isSame = false;
          break;
         }
        }
        break;
       case 'C':// char
        for (int k = 0; k < o1.length; k++) {
         if (((char[]) o1[0])[k] != ((char[]) o2[0])[k]) {
          System.out.println("the method '" + key + "()' is different ...");
          isSame = false;
          break;
         }
        }
        break;
       case 'D':// double
        for (int k = 0; k < o1.length; k++) {
         if (((double[]) o1[0])[k] != ((double[]) o2[0])[k]) {
          System.out.println("the method '" + key + "()' is different ...");
          isSame = false;
          break;
         }
        }
        break;
       case 'F':// float
        for (int k = 0; k < o1.length; k++) {
         if (((float[]) o1[0])[k] != ((float[]) o2[0])[k]) {
          System.out.println("the method '" + key + "()' is different ...");
          isSame = false;
          break;
         }
        }
        break;
       case 'I':// int
        for (int k = 0; k < o1.length; k++) {
         if (((int[]) o1[0])[k] != ((int[]) o2[0])[k]) {
          System.out.println("the method '" + key + "()' is different ...");
          isSame = false;
          break;
         }
        }
        break;
       case 'J':// long
        for (int k = 0; k < o1.length; k++) {
         if (((long[]) o1[0])[k] != ((long[]) o2[0])[k]) {
          System.out.println("the method '" + key + "()' is different ...");
          isSame = false;
          break;
         }
        }
        break;
       case 'S':// short
        for (int k = 0; k < o1.length; k++) {
         if (((short[]) o1[0])[k] != ((short[]) o2[0])[k]) {
          System.out.println("the method '" + key + "()' is different ...");
          isSame = false;
          break;
         }
        }
        break;
       }
      } else {// customer array
       if (o1[0] != null && o2[0] != null) {
        for (int k = 0; k < ((Object[]) o1[0]).length; k++) {
         if (o1[0] != null && o2[0] != null) {
          isSame = compare(((Object[]) o1[0])[k], ((Object[]) o1[0])[k]);
         } else if (o1[0] == null && o2[0] == null) {
          isSame = true;
          continue;
         } else {
          System.out.println("the method '" + key + "()' is different ...");
          isSame = false;
          continue;
         }
        }
       } else if (o1[0] == null && o2[0] == null) {
        isSame = true;
        continue;
       } else {
        System.out.println("the method '" + key + "()' is different ...");
        isSame = false;
        continue;
       }
      }
     } else {
      if (o1[0] != null && o2[0] != null) {
       isSame = compare(o1[0], o2[0]);
      } else if (o1[0] == null && o2[0] == null) {
       isSame = true;
       continue;
      } else {
       System.out.println("the method '" + key + "()' is different ...");
       isSame = false;
       continue;
      }
     }
    }

   }
  } catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
  }
  return isSame;
 }

 /**
  * get <code>getXxx()</code>
  *
  * @param object
  * @return
  * @throws Exception
  * @CreateOn May 8, 2009 2:27:46 PM
  * @author chun_chang
  */
 private static Map getGetMethod(final Object object) throws Exception {
  Method[] methods = object.getClass().getDeclaredMethods();
  Map map = new HashMap();
  for (int i = 0; i < methods.length; i++) {
   String method = methods[i].getName();
   if ("get".equals(method.substring(0, 3)) || "is".equals(method.substring(0, 2))) {
    Object objArr[] = new Object[2];
    objArr[0] = invokeMethod(object, method);
    objArr[1] = methods[i].getReturnType();
    map.put(method, objArr);
   }
  }
  return map;
 }

 /**
  * get the value of attribute
  *
  * @param obj
  * @param methodName
  * @return
  * @throws Exception
  * @CreateOn May 8, 2009 1:39:41 PM
  * @author chun_chang
  * @throws Exception
  */
 private static Object invokeMethod(Object obj, String methodName) throws Exception {
  Class ownerClass = obj.getClass();
  Method method = null;
  try {
   method = ownerClass.getMethod(methodName, null);
  } catch (NoSuchMethodException e) {
   System.out.println("error: can't find '" + methodName + "' method ...");
  } catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
  }
  return method.invoke(obj, null);
 }

}

 

若谁有更好的办法,欢迎一起探讨,MSN:changchun08521@hotmail.com

 

 

 

 

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

java 中如何比较两个类相同

项目方案:Java 中如何比较两个类相同 在项目开发中,有时候需要比较两个类是否相同,即判断它们的属性是否一致。在 Java 中,可以通过实现 equals() 方法来进行比较。 实现方案 1. 创建一个类 首先,我们创建一个类,命名为 Person,包含一些属性,如 name 和 age。 登录后复制 public c...

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www.iokay.cn 1279

简单理解hashMap中key相同,什么叫同一个key

先说结论:做为key的对象,其hashCode相等且equals为true。(同一个对象肯定是相同,这个就不用多说了) if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) Object类 hashCode是一个本地方法根据对象内存地址生成的一个数 equals,是地址相同的对象,即同一个对象。==必然相等 而其他类一般都重写了2者 hashCode,主要用于集合的某

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10.根据主类,完成Compare类,该类有两个boolean类型的方法,方法isSameNum用来比较两组数是否完全相同,方法isSameSum用来比较两组数的和是否相等。相同或者相等返回true,否则返回false。 class Text {     public static void main(String args []) {         Compare a = n

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伊莱文 1411

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chun521
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