Object转换为String的总结

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在java项目的实际开发和应用中,常常需要用到将对象转为String这一基本功能。本文将对常用的转换方法进行一个总结。

常用的方法有

Object.toString(),

(String)要转换的对象,

String.valueOf(Object)

等。

下面对这些方法一一进行分析。
方法1:采用 Object.toString()方法请看下面的例子:
Object object = getObject();
System.out.println(object.toString());
在这种使用方法中,因为java.lang.Object类里已有public方法.toString(),所以对任何严格意义上的java对象都可以调用此方法。

但在使用时要注意,必须保证object不是null值,否则将抛出NullPointerException异常。采用这种方法时,通常派生类会覆盖Object里的toString()方法。
方法2:采用类型转换(String)object方法这是标准的类型转换,将object转成String类型的值。使用这种方法时,需要注意的是类型必须能转成String类型。因此最好用instanceof做个类型检查,以判断是否可以转换。否则容易抛出CalssCastException异常。此外,需特别小心的是因定义为Object 类型的对象在转成String时语法检查并不会报错,这将可能导致潜在的错误存在。这时要格外小心。如:
Object obj = new Integer(100);
String strVal = (String)obj;
在运行时将会出错,因为将Integer类型强制转换为String类型,无法通过。但是,
Integer obj = new Integer(100);
String strVal = (String)obj;
如是格式代码,将会报语法错误。
此外,因null值可以强制转换为任何java类类型,(String)null也是合法的。
方法3:采用String.valueOf(Object) String.valueOf(Object)的基础是Object#toString()。但它与Object#toString()又有所不同。在前面方法1的分析中提到,使用后者时需保证不为null。但采用第三种方法时,将不用担心object是否为null值这一问题。为了便于说明问题,我们来分析一下相关的源代码。Jdk里

String# valueOf(Object)源码如下:
public static String valueOf(Object obj) {
return (obj == null) ? "null" : obj.toString(); }
从上面的源码可以很清晰的看出null值不用担心的理由。但是,这也恰恰给了我们隐患。我们应当注意到,当object为null时,String.valueOf(object)的值是字符串”null”,而不是null!!!在使用过程中切记要注意。试想一下,如果我们用 if(String.valueOf(object)==null){System.out.println(“传入的值是null!”);}这样的语句将可能会发生什么问题。再想一下,向控制台输出时,在视觉上如下语句在执行的结果上有什么不同:
System.out.println(String.valueOf(null));
System.out.println(null);
我们看到的输出将是一模一样的东西:null,但它们意义相同吗?
以上是对object对象转换为String的一些总结。

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/)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. 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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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