Java代码编译问题

看代码时发现一个奇怪的问题,即一个类中定义为final的成员居然可以被其他类直接引用:


如下类ServiceRecord中定义的成员deliveredStarts,被类ActiveServices直接引用:


class ServiceRecord extends Binder {
...
    final ArrayList<StartItem> deliveredStarts = new ArrayList<StartItem>();
                            // start() arguments which been delivered.


ActiveServices中直接引用了ServiceRecord的final成员:
public class ActiveServices {...
    boolean stopServiceTokenLocked(ComponentName className, IBinder token,
            int startId) {

        ServiceRecord r = findServiceLocked(className, token, UserHandle.getCallingUserId());
        if (r != null) {
            if (startId >= 0) {
                // Asked to only stop if done with all work.  Note that
                // to avoid leaks, we will take this as dropping all
                // start items up to and including this one.
                ServiceRecord.StartItem si = r.findDeliveredStart(startId, false);
                if (si != null) {
                    while (r.deliveredStarts.size() > 0) {
                        ServiceRecord.StartItem cur = r.deliveredStarts.remove(0); //居然可以被直接引用????
                        cur.removeUriPermissionsLocked();
                        if (cur == si) {
                            break;
                        }
                    }
                }
在eclipse中定义类似代码,发现均不能直接引用final变量,只有当改变为public final后方可通过编译。因此怀疑仅在Make环境下才可以编译通过

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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