Object类概述

Window10 intel realsense D435安装并实现opencv显示realsense读取的彩色和深度数据(QT+openCV+rsD35) (1)点击"官方指南" 来到下载页,->最新的稳定版本发布 (本人下的2.16.5,现在最新2.17.0) 不需要做开发,只要下载Intel RealSense Viewer就好,这个就是相机的可视化界面,简洁明了。对应的安装包是Intel.RealSense.Viewer.exe。 本人的毕设要用到深度图做开发,所以安装Intel.RealSense.SDK.exe,SDK... 阅读详情

java.lang.Object
1.java.lang包在使用的时候无需显示导入,编译时由编译器自动导入。
2.Object类是类层次结构的根,Java中所有的类从根本上都继承自这个类。
3.Object类是Java中唯一没有父类的类。其他所有的类,包括标准容器类,比如数组,都继承了Object类中的方法。

构造方法
public Object()
Object类只有这一个构造方法,并且是无参构造,回想之前写构造方法方面的东西时有这样一句话:子类构造方法默认访问的是父类无参构造方法。或许原因就在这!

常见成员方法
1.public int hashCode()
返回该对象的哈希码值
注意:哈希值是根据哈希算法计算出来的值,这个值跟地址有关,但不是实际地址值,可以理解为地址值。(对应关系)

class Demo{//省略了“extends Object”

}
public class HashCodeDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Demo d1=new Demo();
        Demo d2=new Demo();
        Demo d3=d1;
        System.out.println(d1.hashCode());//366712642
        System.out.println(d2.hashCode());//1829164700
        System.out.println(d3.hashCode());//366712642
    }
}

2.public final Class getClass()
返回此 Object 的运行时类。

Class类下也有一方法:public String getName()
以 String 的形式返回此 Class 对象所表示的实体(类、接口、数组类、基本类型或 void)名称。

package blog_05;
class Demo{

}
public class GetClassDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Demo d1=new Demo();
        Class c=d1.getClass();
        String str=c.getName();
        //链式编程:String str=d1.getClass().getName();
        System.out.println(str);//输出:blog_05.Demo

    }
}

3.public String toString()
返回该对象的字符串表示
Object 类的 toString 方法返回一个字符串,该字符串由类名(对象是该类的一个实例)、at 标记符“@”和此对象哈希码的无符号十六进制表示组成。换句话说,该方法返回一个字符串,它的值等于:
getClass().getName() + ‘@’ + Integer.toHexString(hashCode())
由于此方法意义不大,所以建议子类重写该方法

package blog_05;
class Demo{

}
public class ToStringDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Demo d1=new Demo();
        System.out.println(d1.toString());
        System.out.println(d1.getClass().getName() + '@' 
                + Integer.toHexString(d1.hashCode()));

    }
}
//输出:
//blog_05.Demo@15db9742
//blog_05.Demo@15db9742

eclipse提供的重写:

package blog_05;
class Demo{
    private int age;
    private String name;
    public int getAge() {
        return age;
    }
    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }
    public String getName() {
        return name;
    }
    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "Demo [age=" + age + ", name=" + name + "]";
    }//eclipse提供的重写

}
public class ToStringDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Demo d1=new Demo();
        d1.setAge(18);
        d1.setName("huge");
        System.out.println(d1.toString());//Demo [age=18, name=huge]
        System.out.println(d1);//Demo [age=18, name=huge]
        //可见直接输出也是调用的对象的toString()方法

    }
}

4.public boolean equals(Object obj)
指示其他某个对象是否与此对象“相等”。
默认情况下比较的是地址值,意义不大,子类一般重写该方法。
源码:

public boolean equals(Object obj) {
        return (this == obj);//比较对象地址是否相同
    }

举例:

package blog_05;
class Demo{
    private int age;
    private String name;

    public Demo() {
        super();
    }
    public Demo(int age, String name) {
        super();
        this.age = age;
        this.name = name;
    }
    public int getAge() {
        return age;
    }
    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }
    public String getName() {
        return name;
    }
    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }   
}
public class EqualsDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Demo d1=new Demo(18,"huge");
        Demo d2=new Demo(18,"huge");
        Demo d3=d1;
        System.out.println(d1.equals(d2));//false
        System.out.println(d1.equals(d3));//true


    }
}

eclipse提供的重写:

package blog_05;
class Demo{
    private int age;
    private String name;

    public Demo() {
        super();
    }
    public Demo(int age, String name) {
        super();
        this.age = age;
        this.name = name;
    }
    public int getAge() {
        return age;
    }
    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }
    public String getName() {
        return name;
    }
    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
    @Override
    public int hashCode() {
        final int prime = 31;
        int result = 1;
        result = prime * result + age;
        result = prime * result + ((name == null) ? 0 : name.hashCode());
        return result;
    }
    @Override
    public boolean equals(Object obj) {
        if (this == obj)
            return true;
        if (obj == null)
            return false;
        if (getClass() != obj.getClass())
            return false;
        Demo other = (Demo) obj;
        if (age != other.age)
            return false;
        if (name == null) {
            if (other.name != null)
                return false;
        } else if (!name.equals(other.name))
            return false;
        return true;
    }   

}
public class EqualsDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Demo d1=new Demo(18,"huge");
        Demo d2=new Demo(18,"huge");
        Demo d3=d1;
        System.out.println(d1.equals(d2));//true
        System.out.println(d1.equals(d3));//true


    }
}

5.protected Object clone()
Creates and returns a copy of this object.
Object类中的说明是:
protected Object clone()throws CloneNotSupportedException
这个方法比较特殊:
  首先,使用这个方法的类必须实现java.lang.Cloneable接口,否则会抛出CloneNotSupportedException异常。
  Cloneable接口中不包含任何方法,所以实现它时只要在类声明中加上implements语句即可。
  第二个比较特殊的地方在于这个方法是protected修饰的,覆写clone()方法的时候需要写成public,才能让类外部的代码调用。
参考链接:
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/03/2842809.html

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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")

Object类概述及方法

Object类概述 类 Object 是类层次结构的根类。每个类都使用 Object 作为超类。所有对象(包括数组)都实现这个类的方法。 本质来说就是,Object类是所有类的父类,包括我们所写的类,我们在使用类的时候就会利用Object类中的方法。 1、取得对象信息的方法:toString() Object 类的 toString 方法返回一个字符串,该字符串由类名(对象是该类的一个实例)、at...

xiaoxuan2020的博客 208

Java中API概述以及Object类的概述

API概述以及Object类的概述 API(Appliaction programming Interface) 应用程序编程接口。Java API,就是java提供给我们使用的类,这些类在底层被封装起来,我们不需要知道他是如何实现的,我们只要学会使用就好。object类是类层次的根类,所有的类,直接或间接继承该类。他的构造方法是 public object(); Object类的hashCod...

wyq1614406553的博客 244

常见对象(API概述以及Object类的概述)

常见对象(API概述以及Object类的概述) API是应用程序编程接口 Java API就是Java提供给我们使用的类,这些类将底层的实现封装了起来,我们不需要关心这些类是如何实现的,只需要学习这些类如何使用。 Object类概述 类层次结构的根类 所有类都直接或者间接的继承自该类 构造方法 public Object() 回想面向对象中为什么说: 子类的构造方法默认访问的是父类的无参构造方法 ...

m0_46767180的博客 393

Object类的概述_Java14

Object类的概述_Java1401_Object类hachCode方法02_Object类getClass方法03_Object类toString方法04_Object类equals方法05_==和equals方法的区别 01_Object类hachCode方法 a:返回该对象的哈希码值,默认情况下,该方法会根据对象的地址来计算。 b:不同对象的,hashCode()一般来说不会相同,但是,...

chenn_fz的博客 174

java object的概述_Javase之Java的object类的概述

object类的概述object类是类层次结构的根类,每个类都使用object作为超类。即每个类都直接或间接的继承object类。object类中方法介绍hashCodepublic int hashCode():返回对象的哈希码值。​ 注意:哈希值是根据哈希算法计算出来的一个值,该值与地址值有关,但不是实际的值。可理解为地址值。getClasspublic final Class> get...

weixin_39668470的博客 108

Object类及应用概述

Object类创建 一:创建object类型实例 public Object(){ } 1.接口 package com.ll; public interface BaseInterface { Object superMethod(Object obj); } 2.实践类1 package com.ll; public class BaseInterfaceImp implements BaseInterface { @Override public Object su

m0_46359448的博客 200

java Object类的概述详细解析

Object类的概述(重点) 基本概念 java.lang.Object类是Java语言中类层次结构的根类,也就是说任何一个类都是该类的直接或者间接子类。 如果定义一个Java类时没有使用extends关键字声明其父类,则其父类为 java.lang.Object 类。 Object类定义了“对象”的基本行为, 被子类默认继承。 常用的方法 方法声明 功能介绍 Object() 使用无参方式构造对象 boolean equals(Object obj) 用于判断调用对象是否与参数对象

Junsunnyl的博客 1361
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詹詹自喜KING
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