java语法——监听器

【Antlr4】Antlr4利用监听器构建一个翻译程序 想象一下,你的老板让你编写一个工具,用来将一个Java类中的全部方法抽取出来,生成一个接口文件。Java语法分析树是由解析Java语言的语法分析器生成的,本书的源代码中提供了Java语言的ANTLR语法。我们将会从类定义中提取类名,用它来命名生成的接口,然后从类的方法定义中获取方法签名(返回值、方法名,以及参数列表)。访问器机制和监听器机制的最大的区别在于,监听器的方法会被ANTLR提供的遍历器对象自动调用,而在访问器的方法中,必须显式调用visit方法来访问子节点。的后果就是对应的子树将不会被访问。 阅读详情

 JAVA监听器添加的四种方式(自身、外部类、内部类、匿名类)



import javax.swing.*;  
import java.awt.*;  
import java.awt.event.*;  
       
public class ThisClassEvent extends JFrame implements ActionListener{    
    public ThisClassEvent(){        
        setLayout(new FlowLayout());           
        JButton btn=new JButton("ok");
        add(btn);
        btn.addActionListener(this);  
    }    
    public void actionPerformed (ActionEvent e){  
     System.out.println("The OK button is clicked");
    }    
    public static void main(String args[]){
     ThisClassEvent frame = new ThisClassEvent();
        frame.setTitle("自身类作为事件监听器");
        frame.setLocationRelativeTo(null); // Center the frame
        frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        frame.setSize(280, 100);
        frame.setVisible(true);
        new ThisClassEvent();  
    }  
}

import java.awt.*;  
import java.awt.event.*;  
import javax.swing.*;  
      
public class OuterClassEvent extends JFrame{     
    public OuterClassEvent(){  
     setLayout(new FlowLayout());           
        JButton btn=new JButton("ok");
        add(btn);
        OuterClass btListener=new OuterClass();
        btn.addActionListener(btListener);  
    }    
    public static void main(String args[]){  
     OuterClassEvent frame = new OuterClassEvent();
        frame.setTitle("外部类作为事件监听器");
        frame.setLocationRelativeTo(null); // Center the frame
        frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        frame.setSize(280, 100);
        frame.setVisible(true);
        new ThisClassEvent();  
    }  
}     
class OuterClass implements ActionListener{ 
    public void actionPerformed(ActionEvent e){  
     System.out.println("The OK button is clicked");
    }  
}  

import java.awt.*;  
import java.awt.event.*;  
import javax.swing.*;  
      
class InnerClassEvent extends JFrame{   
    public InnerClassEvent(){  
     setLayout(new FlowLayout());           
        JButton btn=new JButton("ok");
        add(btn);
        OuterClass btListener=new OuterClass();
        btn.addActionListener(btListener);  
    }
    class InnerClass implements ActionListener{  
        public void actionPerformed (ActionEvent e){  
         System.out.println("The OK button is clicked");
        }  
    }  
    public static void main(String args[]){  
     InnerClassEvent frame = new InnerClassEvent();
        frame.setTitle("内部类作为事件监听器");
        frame.setLocationRelativeTo(null); // Center the frame
        frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        frame.setSize(280, 100);
        frame.setVisible(true);
        new ThisClassEvent();  
    }  
 
}

import java.awt.*;  
import java.awt.event.*;  
import javax.swing.*;  
         
class AnonymousEvent extends JFrame{   
    public AnonymousEvent(){  
     setLayout(new FlowLayout());           
        JButton btn=new JButton("ok");
        add(btn);     
        btn.addActionListener(  
            new ActionListener(){  
                public void actionPerformed(ActionEvent e){  
                 System.out.println("The OK button is clicked");
                }  
            }  
        );   
    }  
    public static void main(String args[]){  
     AnonymousEvent frame = new AnonymousEvent();
        frame.setTitle("匿名内部类作为事件监听器");
        frame.setLocationRelativeTo(null); // Center the frame
        frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        frame.setSize(280, 100);
        frame.setVisible(true);
        new ThisClassEvent();  
    }  
}   

java监听器的实现和原理详解 主要给大家介绍了关于java监听器实现和原理的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用java具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧 立即下载

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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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本节实现将Java类中的全部方法抽取出来,生成一个接口文件,使用监听器的方式。 访问器与监听器的最大区别在于: 监听器的方法会被ANTLR提供的遍历器对象自动调用而访问器中,必须显示的调用visit方法来访问子节点。忘记调用的后果就是对应的子树将不会被访问。 语法文件 005/Java.g4 grammar Java; classDeclaration : 'class' Identifier classBody ; methodDeclaration : datatype

小测开一枚,与大家分享工作中的点点滴滴,共同进步! 4020
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