【JavaSE_学习笔记】泛型

AgentVerse实战:构建多智能体协作系统的关键技术与应用场景 本文深入探讨了AgentVerse框架在构建多智能体协作系统中的关键技术及应用场景。通过分析智能体通信协议、环境交互机制和任务分解算法,展示了如何利用大型语言模型(LLM)实现智能体间的专业化分工与动态协作。文章还提供了智能软件开发团队和智能客服系统等典型应用案例,以及部署优化实践,为开发者构建高效的多智能体系统提供实用指导。 阅读详情

【JavaSE_学习笔记】泛型

泛型格式:<引用类型>:泛型只能放引用类型
泛型的好处:
  1.可以把运行时出现的问题提前至编译时
  2.避免了无谓的强制类型转换
  3.解决了黄色警告线的问题
问题:以下哪些写法是正确的?

    ArrayList<String>  list = new ArrayList<String>();  true

    ArrayList<Object>  list = new ArrayList<String>();  false
    ArrayList<String>  list = new ArrayList<Object>();  false

 // 为了新老系统的兼用性
    ArrayList          list = new ArrayList<String>();  true
    ArrayList<String>  list = new ArrayList();          true

注意:
  1.泛型中没有多态的概念,左右两边的数据类型必须一致,或是直写一边的泛型
  推荐:两边都写同样数据类型的泛型
  2.泛型中是不能使用基本数据类型数据的,如需使用则要使用基本数据类型对应的包装类型(如:int——->Integer)

自定义泛型:

自定义泛型:可以理解为一个数据类型的变量或是一个数据类型的占位符

方法自定义泛型:

方法自定义泛型的格式:

    修饰符 <声明自定义泛型> 返回值类型 方法名 (形参类表){

    }

举例:

    //返回值类型与形参一致
    public static <T> T print(T t){
        return t;
    }

方法自定义泛型注意:
  1.方法上自定义泛型的具体数据类型是在调用该方法时,传递实参数据时确定具体数据类型的
  2.自定义泛型使用的标识符可以自定义,只要符合标识符的命名规则即可,但一般自定义泛型的标识符都是单个大写字母
练习:

public class Demo2 {

    public static void main(String[] args) {
        String str = print("abc");
        Integer num = print(123);
    }

    public static <T> T print(T o){  // T   E

        return o;
    }

}
泛型类:

自定义泛型类的格式:

class 类名 <自定义泛型>{

}

泛型类注意:
  1.类上声明的自定义泛型的具体数据类型是在使用该类创建对象时确定的;
  2.如果一个类已经声明了自定义泛型类,该类在创建对象时没有指定自定义泛型的具体数据类型,默认为Object类型;
  3.静态方法不能使用类上声明的自定义泛型,如需使用自定义泛型只能在自己的方法上声明
练习:

import java.util.ArrayList;

class MyArrays<T>{

    //翻转
    public void reverse(T[] arr){
        for(int startIndex = 0 , endIndex=  arr.length-1; startIndex<endIndex ; startIndex++,endIndex--){
            T   temp  = arr[startIndex];
            arr[startIndex] = arr[endIndex];
            arr[endIndex] = temp;
        }
    }

    public  String toString(T[] arr){
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for(int i = 0 ; i<arr.length ; i++){
            if(i==0){
                sb.append("["+arr[i]+",");
            }else if(i==arr.length-1){
                sb.append(arr[i]+"]");
            }else{
                sb.append(arr[i]+",");
            }
        }
        return sb.toString();
    }


    public static <T> void test(T[] arr){

    }

}



public class Demo3 {

    public static void main(String[] args) {
        Integer[] arr = {1,2,3,4,5};
        MyArrays tool = new MyArrays();
        tool.reverse(arr);
        System.out.println("数组的元素:"+ tool.toString(arr));


    }

}
泛型接口:

泛型接口的定义格式:

interface 接口名 <声明自定义的泛型>{

}

举例:

interface Dao<T>{

    public void add(T t);

}

class  UserDao implements Dao<String>{

    @Override
    public void add(String t) {

    }

泛型接口注意:
  1.接口上自定义泛型的具体数据类型是在实现该接口时确定的;
  2.如果一个接口已经自定义了泛型,在实现该接口时没有指定自定义泛型的具体数据类型,则默认为Object类型
举例:

interface Dao<T>{

    public void add(T t);

}

//在创建接口实现类对象时再指定接口的自定义泛型的具体数据类型
class  UserDao<T> implements Dao<T>{

    @Override
    public void add(T t) {

    }


}

public class Demo4 {

    public static void main(String[] args) {
        UserDao<String> dao = new UserDao<String>();
        dao.add("abc");
    }
}
泛型的上下限:

泛型的通配符:?  可以匹配任意类型
一般不单独使用

//需求1: 定义一个方法可以接受任意类型的集合对象, 接收的集合对象只能存储Integer以及Integer父类类型的数据。
    public static  void print(Collection<? super Integer> c){

    }
// 需求2: 定义一个方法可以接受任意类型的集合对象, 接收的集合对象只能存储Number或者Number子类类型的数据。
    public static void  show(Collection<? extends Number> c){


    }

? super Integer 泛型的下限 只能用于Integer或者是Integer的父类类型数据
? extends Number 泛型的上限 只能用于Number或者是Number的子类类型数据

集合的嵌套遍历:

import java.util.ArrayList;

/**
 * 假设有一个Java班,看成一个容器,这个容器里面有很多学生
 * ArrayList<Student>,但是又不止一个Java班,
 * 大的集合:ArrayList<ArrayList<Student>>
 * 集合的嵌套遍历
 * @author Apple
 */
public class ArrayListTest {

    public static void main(String[] args) {

        // 创建一个大集合的对象
        ArrayList<ArrayList<Student>> bigArray = new ArrayList<ArrayList<Student>>();

        //创建第一个子集合对象ArrayList<Student>
        ArrayList<Student> firstArray = new ArrayList<Student>() ;

        //创建学生对象
        Student s1 = new Student("唐僧", 30) ;
        Student s2 = new Student("猪八戒", 22) ;
        Student s3 = new Student("孙悟空", 26) ;

        //给第一个集合中添加元素
        firstArray.add(s1) ;
        firstArray.add(s2) ;
        firstArray.add(s3) ;

        //将第一个子集合添加到大集合中
        bigArray.add(firstArray) ;

        //创建第二个子集合对象
        ArrayList<Student> secondArray = new ArrayList<Student>() ;

        //创建学生对象
        Student s4 = new Student("高圆圆", 30) ;
        Student s5 = new Student("邓超", 22) ;
        Student s6 = new Student("朱亚文", 26) ;

        //给第二个子集合中添加元素
        secondArray.add(s4) ;
        secondArray.add(s5) ;
        secondArray.add(s6) ;

        //将第二个子集合添加到大集合中
        bigArray.add(secondArray) ;

        //创建第二个子集合对象
        ArrayList<Student> thirdArray = new ArrayList<Student>() ;

        //创建学生对象
        Student s7 = new Student("高圆圆", 30) ;
        Student s8 = new Student("邓超", 22) ;
        Student s9 = new Student("朱亚文", 26) ;

        //给第二个子集合中添加元素
        thirdArray.add(s7) ;
        thirdArray.add(s8) ;
        thirdArray.add(s9) ;


        //将第二个子集合添加到大集合中
        bigArray.add(thirdArray) ;


        //遍历大集合
        //增强for遍历
        //ArrrayList<ArrayList<student>>
        for(ArrayList<Student> array :bigArray){
            //子集合:ArrayList<Student>
            for(Student s : array){
                System.out.println(s.getName()+"---"+s.getAge());
            }
        }

    }
}
化工设计软件:PDMS二次开发_(7).数据导入与导出技术 在某些复杂场景下,PDMS提供的标准API接口可能无法满足需求。此时,可以通过自定义API接口来实现特定的数据导入与导出功能。自定义设备导入API接口可以处理更复杂的设备数据格式。# 导入必要的库import pdms_api # 假设有一个PDMS API库# 定义自定义设备数据# 自定义设备导入API接口# 调用自定义设备导入API接口# 输出导入成功的消息print("自定义设备数据导入成功")在PDMS二次开发中,数据的导入与导出是关键的技术环节。 阅读详情

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

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")

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本文是本人学习《JavaSE学习笔记 - 泛型基础》这篇文章的笔记,记录自己学习理解的过程,主要是作为备忘。建议大家直接看《JavaSE学习笔记 - 泛型基础》这篇文章原文后再来看本文。 泛型基础知识 Java SE5加入的新特性 实现了参数化类型 编译期类型检查 我很喜欢参数化类型这种表达,清晰明了。可以类比一个普通方法参数的概念。一个方法中的参数用一个形参来表示,到具体使用的时候传入具...

野猿新一 702

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

JavaSE学习笔记——泛型、枚举类、注解

Day11泛型什么是泛型?泛型类泛型接口 泛型 什么是泛型? 泛型,解决数据类型的安全性问题,其主要原理是在类声明时通过一个标识表示类中某个属性的类型或者是某个方法的返回值及参数类型。这样在类声明或实例化时只要指定好需要的具体的类型即可。 Java泛型可以保证如果程序在编译时没有发出警告,运行时就不会产生ClassCastException异常。同时,代码更加简洁、健壮。 Java中的泛型,只...

MCC 406

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

JavaSE学习笔记 Java泛型学习

Java泛型的学习1.什么是泛型 1.什么是泛型 泛型机制:就是将数据类型明确工作,推迟到创建对象或者调用方法时才去明确的一种机制。

qq_41537102的博客 545

[JavaSE学习笔记] 泛型、通配符、包装类

Java泛型编程摘要:泛型通过类型变量(如<E>、<T>)定义类/接口/方法,限制数据类型并避免强制转换异常。泛型类(MyArrayList<E>)、接口(Add<T>)和方法(<T> void print(T a))可指定具体类型使用。通配符?支持任意类型,? extends/super可设置上下限。泛型仅支持引用类型,基本类型需通过包装类(如Integer)转换,支持自动装箱拆箱(Integer it=123)。包装类还提供字符串与基本类型的转

qq_58547683的博客 478

学习笔记-JavaSE之泛型

泛型的概念, 为什么要有泛型 在集合中使用泛型 自定义泛型结构 泛型在继承上的体现 通配符的使用 泛型应用举例

scc_make_belief的博客 172

JavaSE---泛型学习笔记2

泛型 : 要解决类型的安全问题, 如果使用Object类型会带来类型的损失。典型的应用就是在集合中, 集合中理论上可以保存任意对象,实际上我们应该让它泛型化,集合类<元素类型>, 添加元素只能添加指定类型,获取元素时一定能获取指定类型的对象,不需要造型。 成员泛型 package com.atguigu.javase.exer; import org.junit.Test; c...

weixin_42066446的博客 241

【JAVASE学习笔记之泛型】

泛型在集合中使用 泛型在集合中的使用 * 创建集合同时指定集合存储的数据类型 * 指定数据类型时,要么指定左边,要么两边都执行相同的数据类型 * 在JDK1.7之前,必须两边都要指定并且要相同的数据类型 * 在JDK1.7之后,指定左边即可 * 在泛型中没有多态的概念 泛型在集合中使用的好处 * 将运行时错误转换为编译期错误,增强了集合的安全性。 * 省去了数据类型强制转换...

ViewDa的博客 211

javaSE_day17 学习笔记 ——泛型、Stream

javaSE_day17 1. 泛型什么是泛型1.1 泛型类泛型类派生出的子类 1.2 泛型接口1.3 泛型方法1.5 泛型的使用 -- 通配符 “?”设置通配符的上限、下限通配符的错误使用 2. Stream2.1 流式思想2.2 stream的特性2.3使用Stream流的步骤2.3.1 数据源(sourc...

weixin_44349707的博客 483

JavaSE学习笔记(六):泛型

目录 一、泛型的概念 二、泛型的设计背景 三、泛型的使用 注意点 泛型在继承上的体现 通配符的基本使用 总结 一、泛型的概念 所谓泛型,就是允许在定义类、接口时通过一个标识表示类中某个属性的类型或者是某个方法的返回值及参数类型。这个类型参数将在使用时(例如,继承或实现这个接口,用这个类型声明变量、创建对象时)确定(即传入实际的类型参数,也称为类型实参)。 从JDK1.5以后,Java引入了“参数化类型(Parameterized type)”的概念,允许我们在创建集合时再指定集..

weixin_46476301的博客 317

JavaSE学习笔记:集合框架、迭代器、泛型

文章目录一、集合框架概述1.Collection和Map2.Collection集合3.Collection集合常用方法二、迭代器1.常用方法2.如何获取迭代器3.使用步骤(掌握)4.使用实例5.迭代器使用原理三、增强型for循环(更常用)1.简介2.使用实例3.注意点四、泛型1.泛型的概念2.使用泛型的好处2.1使用集合对象,不使用泛型会带来的问题2.1.1实例2.1.2注意点2.2使用集合使用...

超级无敌小胖头 1919

JavaSE学习笔记(10.Java泛型)

1. 泛型类的使用: public class GenericTypeTest { public static void main(String args[]) { /*1.泛型类实例化,t1实例和t2实例分别制定泛型类型为String和Integer*/ /*2.泛型目的就是,通过编译检查,保证t1实例的所有的泛型操作都满足T为String,t2实例的所有的泛型操作都满足T...

qq418674358的专栏 263

JavaSe学习笔记06(枚举类、泛型)

JavaSe学习笔记 day06

weixin_42845320的博客 423
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