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编辑反射可以将一个类中的(成员变量,成员方法和构造方法)全部提取出来
二、反射的用途1、获取一个类里面所有的信息,获取到了之后,再执行其他的业务; 2、逻辑结合配置文件,动态的创建对象并调用方法
反射的用途1:对于任意一个对象,都可以把对象的所有字段名和值,保存到文件中去
反射的用途2:反射可以跟配置文件结合的方式,动态的创建对象并调用方法
1.获取class对象(必需)——一般使用第一种方法( Class.forName(“全类名"); )
3.再次通过不同的方法获取其中的组成元素(修饰符,方法的参数,甚至方法的对象,等等...)
第一种方式(最为常用的) Class.forName(“全类名");
第二种方式(一般作为参数进行传递(作为多线程的锁)) 类名.class
第三种方式(当我们已经有了这个类的对象,才可以使用) 对象.getclass();
五、通过方法获取 构造方法、成员变量、成员方法带有 Declared 就是获取全部,包括私有化的
1. Constructor[]getDeclaredConstructors(); 返回所有构造方法对象的数组
2. Constructor getDeclaredConstructor (Class.. parameterTypes); 返回单个构造方法对象
1. Field[]getDeclaredFields(); 返回所有成员变量对象的数组
2. Field getDeclaredField(Stringname); 返回单个成员变量对象
3.进一步获取成员变量的全部(权限修饰符,变量名,数据类型,属性值)
1. Method[]getMethods(); 返回所有公共成员方法对象的数组,包括继承的
2. Method[] getDeclaredMethods(); 返回所有成员方法(包括私有的)对象的数组,不包括继承的
3. Method getMethod(String name, Class... parameterTypes); 返回单个公共成员方法对象
4. Method getDeclaredMethod(String name, Class.. parameterTypes); 返回单个成员方法对象
5.获取 成员方法 的 全部 (修饰符,抛出的异常,运行此方法)
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一、反射的简单介绍—— 用来获取任意一个类中的所有信息
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万物皆对象——将 类和其方法和变量 全部看做一个 对象
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反射可以将一个类中的(成员变量,成员方法和构造方法)全部提取出来- 在IDEA中的使用——IDEA的自动提示功能

- 在IDEA中的使用——IDEA的自动提示功能
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二、反射的用途
1、获取一个类里面所有的信息,获取到了之后,再执行其他的业务; 2、逻辑结合配置文件,动态的创建对象并调用方法-
反射的用途1:对于任意一个对象,都可以把对象的所有字段名和值,保存到文件中去

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反射的用途2:反射可以跟配置文件结合的方式,动态的创建对象并调用方法


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三、反射的一般使用过程:
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1.获取class对象(必需)——一般使用第一种方法( Class.forName(“全类名"); )

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2.通过多种方法获取不同的 构造方法、成员方法、成员变量。
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3.再次通过不同的方法获取其中的组成元素(修饰符,方法的参数,甚至方法的对象,等等...)
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四、获取class对象的三种方式
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第一种方式(最为常用的) Class.forName(“全类名");

源代码阶段——A.java/A.class 参数:全类名: 包名 + 类名(也就是类的 复制引用) -
第二种方式(一般作为参数进行传递(作为多线程的锁)) 类名.class

加载阶段——A.class进入内存 -
第三种方式(当我们已经有了这个类的对象,才可以使用) 对象.getclass();

运行阶段——已经创建了 A的对象( A a = new A() )
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五、通过方法获取 构造方法、成员变量、成员方法
带有 Declared 就是获取全部,包括私有化的-
获取构造方法、成员方法、成员变量使用到的变量
- get:获取 set:设置
- Constructor:构造方法 Method:成员方法 Field:成员变量
- Parameter:参数 Modifiers:修饰符 Declared:(包括)私有的
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注意点: 暴力反射 + 修饰符
- 细节一:我们获取的所有方法和变量,如果是私有的,只是可以看到,还不能直接使用;如果需要使用,需要取消权限校验——也就是暴力反射 ——>调用 setAccessible(boolean flag); 方法,参数设置为 true
暴力反射:表示临时取消权限校验(暴力反射后,可以直接使用) - 细节二:获取修饰符返回的是 数字形式
2——>代表私有的 private
- 细节一:我们获取的所有方法和变量,如果是私有的,只是可以看到,还不能直接使用;如果需要使用,需要取消权限校验——也就是暴力反射 ——>调用 setAccessible(boolean flag); 方法,参数设置为 true
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一、获取构造方法——Constructor

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1. Constructor<?>[]getDeclaredConstructors(); 返回所有构造方法对象的数组

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2. Constructor<T> getDeclaredConstructor (Class<?>.. parameterTypes); 返回单个构造方法对象

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3.进一步获取构造方法的全部属性(修饰符,参数,属性值)

- 细节1:将修饰符 以对应的 数字形式 返回(2——>代表私有的 private)
作用:IDEA底层,根据权限修饰符返回的数字决定是否展示参数 - 细节2:获取属性值前需要先创建对象,(否则为空),使用创建对象方法时候,需要暴力反射,临时取消权限校验。

- 细节1:将修饰符 以对应的 数字形式 返回(2——>代表私有的 private)
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4.Constructor类中用于创建对象的方法
- T newlnstance (0bject... initargs); 根据指定的构造方法创建对象

- setAccessible(boolean flag); 暴力反射——设置为true,表示取消访问检查
- T newlnstance (0bject... initargs); 根据指定的构造方法创建对象
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二、获取成员变量——Field

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1. Field[]getDeclaredFields(); 返回所有成员变量对象的数组

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2. Field getDeclaredField(Stringname); 返回单个成员变量对象

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3.进一步获取成员变量的全部(权限修饰符,变量名,数据类型,属性值)

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4.Field类中关于 成员变量属性值 的 获取/修改

细节1:同样,只是可以看到成员变量的全部内容,不是获取所有
细节2:想要使用成员变量,需要暴力反射- 1.先创建对象,可以先使用普通方法,也可以使用反射中的构造方法。
- 2.使用暴力反射,否则无法获取/赋值
- void set(Object obj, Object value); 赋值
- Object get(Object obj) 获取值。
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三、 获取成员方法——Method

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1. Method[]getMethods(); 返回所有公共成员方法对象的数组,包括继承的

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2. Method[] getDeclaredMethods(); 返回所有成员方法(包括私有的)对象的数组,不包括继承的

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3. Method getMethod(String name, Class<?>... parameterTypes); 返回单个公共成员方法对象
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4. Method getDeclaredMethod(String name, Class<?>.. parameterTypes); 返回单个成员方法对象

注意:为了防止方法的重载造成错误,此处需要加上参数 -
5.获取 成员方法 的 全部 (修饰符,抛出的异常,运行此方法)

- Method类中 用于 运行方法——invoke()

- 1.创建 对象
- 2.暴力反射——取消权限校验
- 3.调用 运行方法 的方法
- Object invoke(Object obj, Object... args): 运行方法
参数一:用obj对象调用该方法 参数二:调用方法的传递的参数(如果没有就不写) 返回值:方法的返回值(如果没有就不写)
- Method类中 用于 运行方法——invoke()
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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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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