6、Java注解与反射:深入解析与应用

Java注解与反射:深入解析与应用

1. Java注解概述

注解是Java中的一种类型,用于将信息与Java程序中的程序元素声明或类型使用相关联。使用注解不会改变程序的语义。注解的可用性有三种情况:仅存在于源代码中、存在于类文件中或在运行时可用,其可用性由注解类型声明时指定的保留策略控制。

1.1 注解类型

注解主要分为两种类型:常规注解(或简单注解)和元注解。常规注解用于注解程序元素,而元注解用于注解其他注解。在声明注解时,可以指定其目标,即它可以注解的程序元素类型,并且注解可以在同一元素上重复使用。

1.2 Java库中的注解类型

Java库包含许多注解类型,例如 Deprecated Override SuppressWarnings FunctionalInterface 等,这些注解类型得到编译器支持。如果使用这些注解注解的程序元素不遵守特定规则,编译器会生成错误。

1.3 注解处理器

Java允许编写注解处理器,这些处理器可以插入到Java编译器中,在编译Java程序时处理注解。可以编写处理器来基于注解执行自定义规则。

1.4 弃用注解

在Java中,弃用是一种提供API生命周期信息的方式。弃用一个API会告知其用户迁移,因为该API使用起来有风险、有更好的替代方案或在未来版本中会被移除。使用弃用的API会在编译时生成弃用警告。 @deprecated Javadoc标签和

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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