Java Code Output

本文介绍了三个Java编程实例:字符串替换实现路径转换、方法返回值控制及泛型列表元素类型的判断。通过这些实例,读者可以更好地理解Java中的一些关键概念和技术细节。

一、

	public static void main(String[] args) {
		String classFileString = "com.jd.".replaceAll(".", "/")+"MyClass.class";
		System.out.println(classFileString);	}

Output:///////MyClass.class

按正则表达式匹配

二、

	public static int func(){
		try{
			return 1;
		}catch(Exception e){
			return 2;
		}finally{
			return 3;
		}
	}
	public static void main(String[] args){
		System.out.println(func());
	}

Output:3

三、

	public static void main(String[] args){
		List<Integer> list1 = new ArrayList<Integer>();
		list1.add(0);
		List<Object> list2 = list1;
		System.out.println(list1.get(0) instanceof Integer);
		System.out.println(list2.get(0) instanceof Integer);
	}

编译错误

下面是一个简单的 Java LSTM 网络的代码示例,使用 DeepLearning4j 框架: ```java import org.deeplearning4j.datasets.iterator.impl.ListDataSetIterator; import org.deeplearning4j.nn.api.OptimizationAlgorithm; import org.deeplearning4j.nn.conf.GradientNormalization; import org.deeplearning4j.nn.conf.LearningRatePolicy; import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration; import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer; import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.GravesLSTM; import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.RnnOutputLayer; import org.deeplearning4j.nn.conf.preprocessor.RnnToFeedForwardPreProcessor; import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork; import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit; import org.nd4j.linalg.activations.Activation; import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator; import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions; public class LSTMDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { // Define LSTM network configuration int lstmLayerSize = 200; int numHiddenLayers = 2; int numEpochs = 100; double learningRate = 0.001; int truncatedBPTTLength = 22; int seed = 123; NeuralNetConfiguration.Builder lstmBuilder = new NeuralNetConfiguration.Builder() .seed(seed) .weightInit(WeightInit.XAVIER) .updater(new Adam(learningRate)) .list() .layer(0, new GravesLSTM.Builder() .nIn(1) .nOut(lstmLayerSize) .activation(Activation.TANH) .build()) .pretrain(false) .backprop(true) .build(); NeuralNetConfiguration.ListBuilder builder = new NeuralNetConfiguration.Builder() .seed(seed) .weightInit(WeightInit.XAVIER) .updater(new Adam(learningRate)) .list() .layer(new GravesLSTM.Builder() .nIn(lstmLayerSize) .nOut(lstmLayerSize) .activation(Activation.TANH) .build()); for (int i = 0; i < numHiddenLayers - 1; i++) { builder.layer(new GravesLSTM.Builder() .nIn(lstmLayerSize) .nOut(lstmLayerSize) .activation(Activation.TANH) .build()); } builder.layer(new RnnOutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MCXENT) .activation(Activation.SOFTMAX) .nIn(lstmLayerSize) .nOut(1) .build()) .pretrain(false) .backprop(true) .build(); MultiLayerNetwork net = new MultiLayerNetwork(builder.build()); net.init(); // Load training data double[][] input = new double[100][1]; double[][] output = new double[100][1]; for (int i = 0; i < 100; i++) { input[i][0] = Math.sin(i * 0.1); output[i][0] = Math.sin((i + 1) * 0.1); } DataSetIterator iterator = new ListDataSetIterator( new DoubleDataSetIterator(input, output) .next(10) .build()); // Train LSTM network net.setListeners(new ScoreIterationListener(1)); net.fit(iterator, numEpochs); } } ``` 在这个示例中,我们定义了一个包含两个 LSTM 层和一个 RnnOutputLayer 的 LSTM 网络。我们使用 sine 函数生成了一些样本数据来训练网络,并使用 ListDataSetIterator 将其加载到网络中进行训练。通过调整参数,您可以在 Java 中实现更复杂的 LSTM 网络。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值