变量、方法的访问权限

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类成员的访问权限

总体介绍

java有三个访问权限修饰词,public、protected、private,如果不加以上的修饰词,则是默认的friendly(包访问权限)。

  • public:公共权限,无论是谁,无论在哪,都可以访问该成员。
  • protected:继承访问权限(受保护的),同一个包的类、及其子类可以访问该成员。
  • private:私有权限,只允许本类内部可以访问该成员。
  • friendly 友好(默认的):只允许同一个包内的类访问该成员

分析难点

public和private比较好理解,不做过多解释。protected和friendly涉及两个概念,同包类及其子类 。

子类好理解,同包类是啥呢?

  • org.ludk.p1.Person与org.ludk.p1.TestMain1,这两个类是同包类。
  • org.ludk.p1.Person与org.ludk.p1.p11.TestMainIfTB,这两个类不是同包类。

验证

org.ludk.p1.Person
有四个成员变量,分别为不同的变量修饰符

package org.ludk.p1;

public class Person {
    private String numberId;
    public String name;
    protected String age;
    String  friend;
}

org.ludk.p1.TestMain1

public class TestMain1 {
    public static void main(String[] args) {
        Person person=new Person();
        //private私有的,只有Person类内部可以访问
        String numberId=person.numberId;
        //public公有的,到哪都可以访问
        String name=person.name;
        //protected受保护的,同包类及其子类可以访问。
        // 现在是因为org.ludk.p1.TestMain1是Person是org.ludk.p1.Person的同包类,所以可以访问。
        String age=person.age;
        //默认的,同包类可以访问
        // 现在是因为org.ludk.p1.TestMain1是Person是org.ludk.p1.Person的同包类,所以可以访问。
        String friend=person.friend;
        System.out.println(numberId+name+age+friend);
    }
}

org.ludk.p1.p11.TestMainIfTB
主要验证非同包类,不能访问protected和friendly

package org.ludk.p1.p11;

import org.ludk.p1.Person;

public class TestMainIfTB {
    public static void main(String[] args) {
        Person person=new Person();
        //private私有的,只有Person类内部可以访问
        String numberId=person.numberId;
        //public公有的,到哪都可以访问
        String name=person.name;
        //protected受保护的,同包类及其子类可以访问。
        // 现在是因为org.ludk.p1.p11.TestMainIfTB和org.ludk.p1.Person不是同包类,所以不能访问
        String age=person.age;
        //默认的,同包类可以访问
        // 现在是因为org.ludk.p1.p11.TestMainIfTB和org.ludk.p1.Person不是同包类,所以不能访问
        String friend=person.friend;
        System.out.println(numberId+name+age+friend);
    }
}

org.ludk.p1.p11.TestStudent
主要验证非同包类,但是继承了Person,算是子类。

package org.ludk.p1.p11;

import org.ludk.p1.Person;

public class TestStudent extends Person {
    public void test(){
        //private私有的,只有Person类内部可以访问
        String numberId=this.numberId;
        //public公有的,到哪都可以访问
        String name=this.name;
        //protected受保护的,同包类及其子类可以访问。现在是因为TestStudent是Person的子类,所以可以访问。
        String age=this.age;
        //默认的,同包类可以访问,不是同包类,所以不可以访问
        String friend=this.friend;
        System.out.println(numberId+name+age+friend);
    }
}

MCNP 减方差技巧(最全) MCNP的减方差技巧,核心在于不显著增加计算时间的前提下,通过修改模拟过程来降低结果的统计误差。尤其适用于,这类问题中粒子很难到达探测器区域,直接模拟效率极低栅元重要性是常用的减方差技巧,该方法主要对计算模型的不同区域定义不同的重要性数值。当粒子从重要性低的区域废物重要性高的区域,产生更多粒子,增大统计量;当从重要性高的区域进入重要性低的区域,会进行,增快计算效率。n= 中子,N;光子,P;电子 Exi= 栅元i的重要性I=栅元总数项目IMP卡是必须的,除非使用了WWN卡如果粒子进入0。 阅读详情

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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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【访问权限】: 1、【私有变量和私有方法】: private修饰 , 如果一个类中某个成员是私有成员变量,那么在另外一个类中,不能通过类名来操作这个私有成员变量;如果一个类中的某个方法是私有的,那么在另外一个类中,也不能通过类名调用这个私有方法。 2、【共有变量和公用方法】: public修饰,如果成员变量或者方法是共有的,那么任何一个类中的对象都可以访问 3、【友好变量和友好方法】 ...

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