Java String 小结

如何使用ArcGIS自动矢量化建筑 在显示的重分类对话框内,输入栅格选择提取单波段后的栅格,重分类分为三个层级,旧值分别为100-249、250-251和252-255,对应新值为1、2和3,旧值的最小和最大值不用修改,保持和原有的一致。同样在ArcToolbox内点击Spatial Analyst工具点击“重分类\重分类”,在重分类对话框内输入栅格选择之前重分类过后的图片,将旧值3的新值设置为1,这样分类后就只有两类。在显示的新建Shapefile对话框内,名称命名为折线,要素类型选择折线,点击编辑,设置坐标系为WGS 1984。 阅读详情

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_69dcd5ed0101171h.html

1. 首先String不属于8种基本数据类型,String是一个对象。

因为对象的默认值是null,所以String的默认值也是null;但它又是一种特殊的对象,有其它对象没有的一些特性。

2. new String()和new String(“”)都是申明一个新的空字符串,是空串不是null;

3. String str=”kvill”;
String str=new String (“kvill”);的区别:

在这里,我们不谈堆,也不谈栈,只先简单引入常量池这个简单的概念。

常量池(constant pool)指的是在编译期被确定,并被保存在已编译的.class文件中的一些数据。它包括了关于类、方法、接口等中的常量,也包括字符串常量。

看例1:

String s0=”kvill”; 
String s1=”kvill”; 
String s2=”kv” + “ill”; 
System.out.println( s0==s1 ); 
System.out.println( s0==s2 ); 
结果为: 

true 
true 
首先,我们要知道Java会确保一个字符串常量只有一个拷贝。 

因为例子中的s0和s1中的”kvill”都是字符串常量,它们在编译期就被确定了,所以s0==s1为true;而”kv”和”ill”也都是字符 串常量,当一个字符串由多个字符串常量连接而成时,它自己肯定也是字符串常量,所以s2也同样在编译期就被解析为一个字符串常量,所以s2也是常量池中 ”kvill”的一个引用。 

所以我们得出s0==s1==s2; 

用new String() 创建的字符串不是常量,不能在编译期就确定,所以new String() 创建的字符串不放入常量池中,它们有自己的地址空间。 

看例2: 

String s0=”kvill”; 
String s1=new String(”kvill”); 
String s2=”kv” + new String(“ill”); 
System.out.println( s0==s1 ); 
System.out.println( s0==s2 ); 
System.out.println( s1==s2 ); 
结果为: 

false 
false 
false 
例2中s0还是常量池中”kvill”的应用,s1因为无法在编译期确定,所以是运行时创建的新对象”kvill”的引用,s2因为有后半部分new String(“ill”)所以也无法在编译期确定,所以也是一个新创建对象”kvill”的应用;明白了这些也就知道为何得出此结果了。 

4. String.intern(): 

再补充介绍一点:存在于.class文件中的常量池,在运行期被JVM装载,并且可以扩充。String的intern()方法就是扩充常量池的一个 方法;当一个String实例str调用intern()方法时,Java查找常量池中是否有相同Unicode的字符串常量,如果有,则返回其的引用, 如果没有,则在常量池中增加一个Unicode等于str的字符串并返回它的引用;看例3就清楚了 

例3: 

String s0= “kvill”; 
String s1=new String(”kvill”); 
String s2=new String(“kvill”); 
System.out.println( s0==s1 ); 
System.out.println( “**********” ); 
s1.intern(); 
s2=s2.intern(); //把常量池中“kvill”的引用赋给s2 
System.out.println( s0==s1); 
System.out.println( s0==s1.intern() ); 
System.out.println( s0==s2 ); 
结果为: 

false 
********** 
false //虽然执行了s1.intern(),但它的返回值没有赋给s1 
true //说明s1.intern()返回的是常量池中”kvill”的引用 
true 
最后我再破除一个错误的理解: 

有人说,“使用String.intern()方法则可以将一个String类的保存到一个全局String表中,如果具有相同值的Unicode字 符串已经在这个表中,那么该方法返回表中已有字符串的地址,如果在表中没有相同值的字符串,则将自己的地址注册到表中“如果我把他说的这个全局的 String表理解为常量池的话,他的最后一句话,“如果在表中没有相同值的字符串,则将自己的地址注册到表中”是错的: 

看例4: 

String s1=new String("kvill"); 
String s2=s1.intern(); 
System.out.println( s1==s1.intern() ); 
System.out.println( s1+" "+s2 ); 
System.out.println( s2==s1.intern() ); 
结果: 

false 
kvill kvill 
true 
在这个类中我们没有声名一个”kvill”常量,所以常量池中一开始是没有”kvill”的,当我们调用s1.intern()后就在常量池中新添加 了一个”kvill”常量,原来的不在常量池中的”kvill”仍然存在,也就不是“将自己的地址注册到常量池中”了。 

s1==s1.intern()为false说明原来的“kvill”仍然存在; 

s2现在为常量池中“kvill”的地址,所以有s2==s1.intern()为true。 

5. 关于equals()和==: 

这个对于String简单来说就是比较两字符串的Unicode序列是否相当,如果相等返回true;而==是比较两字符串的地址是否相同,也就是是否是同一个字符串的引用。 

6. 关于String是不可变的 

这一说又要说很多,大家只要知道String的实例一旦生成就不会再改变了,比如说:String str=”kv”+”ill”+” “+”ans”; 
就是有4个字符串常量,首先”kv”和”ill”生成了”kvill”存在内存中,然后”kvill”又和” “ 生成 ”kvill “存在内存中,最后又和生成了”kvill ans”;并把这个字符串的地址赋给了str,就是因为String的“不可变”产生了很多临时变量,这也就是为什么建议用StringBuffer的原 因了,因为StringBuffer是可改变的

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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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