【J2SE】Anonymous Inner Class 匿名内部类

本文深入讲解了Java中匿名内部类的使用方法及注意事项,通过一个示例程序详细展示了如何创建和使用匿名内部类来重写已有类的方法。

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[size=medium]本文转自:

public class TestAnonymousInterClass{
public static void main(String args[]){
TestAnonymousInterClass test=new TestAnonymousInterClass();
test.show();
}
//在这个方法中构造了一个匿名内部类
private void show(){
Out anonyInter=new Out(){// 获取匿名内部类实例

void show(){//重写父类的方法
System.out.println("this is Anonymous InterClass showing.");
}
};
anonyInter.show();// 调用其方法
}
}

// 这是一个已经存在的类,匿名内部类通过重写其方法,将会获得另外的实现
class Out{
void show(){
System.out.println("this is Out showing.");
}
}

所以在这里看出,匿名内部类有了自己的实现。其实很简单,使用匿名内部类是因为我这地方需要有点什么特殊的实现,所以我就在这地方把具体实现也给了出来了。然后我就在这地方获取它的实例,调用它的方法。
接口的方式,只要把父类换成接口就行了,没必要给出代码了。

使用匿名内部类时我们不要忘了我们的目的,我们只是在这地方想对某个类有特殊的实现。而不要想得太多,在匿名内部编写其它的方法。在匿名内部类中编写的自己的方法是不可见的。此种做法是毫无意义的,当然一般也不会这么做。在这里只是告诉初学者对于匿名内部类不要想的太多,而要这么想:匿名内部类就是重写父类或接口的方法。[/size]
内容概要:本文档详细介绍了一个基于多任务学习(MTL)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。该项目旨在解决多变量时间序列预测中的复杂性、长序列依赖、任务间干扰等问题,通过融合多任务学习与Transformer架构,构建了一套高效且可扩展的预测系统。项目覆盖了从环境准备、数据预处理、模型构建与训练、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码实现。模型采用多头自注意力机制有效捕捉变量间及时间维度上的复杂依赖,通过多任务共享层和任务特异性层实现任务间知识共享与个性化特征提取。此外,项目还引入了动态任务权重调整、轻量化设计、数据预处理优化等关键技术,确保模型在实际应用中的高效性和准确性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习和时间序列分析有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:① 提升多变量时间序列预测的准确率;② 实现高效的时间序列特征提取;③ 促进多任务学习在时间序列领域的应用推广;④ 提供可扩展的模型架构设计,适应不同应用场景的需求;⑤ 降低模型训练与推断的计算资源需求;⑥ 促进复杂系统的智能决策能力,如智能制造、能源管理、金融分析、气象预报等领域的精准预测支持。 其他说明:项目不仅提供了完整的代码实现和详细的文档说明,还设计了用户友好的GUI界面,方便用户进行数据加载、参数设置、模型训练及结果可视化等操作。未来改进方向
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