面试官:兄弟,说说Java到底是值传递还是引用传递?

全志T527-TP9930-Camera TP9930 驱动模块主要实现将 4 路的 AHD/TVI/CVBS Camera 的数据转换为 BT656/BT1120 数据,从而实现在 T527 端来对数据进行处理和送显。 阅读详情

01、值传递 VS 引用传递
首先,我们必须要搞清楚,到底什么是值传递,什么是引用传递,否则,讨论 Java 到底是值传递还是引用传递就显得毫无意义。

当一个参数按照值的方式在两个方法之间传递时,调用者和被调用者其实是用的两个不同的变量——被调用者中的变量(原始值)是调用者中变量的一份拷贝,对它们当中的任何一个变量修改都不会影响到另外一个变量。

而当一个参数按照引用传递的方式在两个方法之间传递时,调用者和被调用者其实用的是同一个变量,当该变量被修改时,双方都是可见的。

Java 程序员之所以容易搞混值传递和引用传递,主要是因为 Java 有两种数据类型,一种是基本类型,比如说 int,另外一种是引用类型,比如说 String。

基本类型的变量存储的都是实际的值,而引用类型的变量存储的是对象的引用——指向了对象在内存中的地址。值和引用存储在 stack(栈)中,而对象存储在 heap(堆)中。在这里插入图片描述
02、基本类型的参数传递
众所周知,Java 有 8 种基本数据类型,分别是 int、long、byte、short、float、double 、char 和 boolean。它们的值直接存储在栈中,每当作为参数传递时,都会将原始值(实参)复制一份新的出来,给形参用。形参将会在被调用方法结束时从栈中清除。

来看下面这段代码:在这里插入图片描述
03、引用类型的参数传递
来看一段创建引用类型变量的代码:
在这里插入图片描述
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基于深度学习的工业零件缺陷检测系统 工业零件缺陷检测系统摘要 本文介绍了一个基于深度学习的工业零件缺陷检测系统解决方案。该系统采用Faster R-CNN目标检测算法,结合PyTorch框架和OpenCV图像处理库,实现了对工业零件表面缺陷(如裂纹、划痕、凹坑等)的自动检测与定位。系统包含完整的开发流程:从数据采集与标注、数据增强预处理、模型构建与训练,到最终的评估与部署。相比传统机器视觉方法,该深度学习方案具有更强的特征表示能力和环境适应性,能够有效提升工业质检的准确率和效率。文章详细阐述了系统架构设计、实现细节和优化策略,并提供了完整的代 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. 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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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2024年最新面试官:兄弟,说说Java到底是值传递还是引用传递,java后端面试常见问题

好了,我亲爱的读者朋友,以上就是本文的全部内容了。看完之后,再遇到面试官问 Java 到底是值传递还是引用传递时,就不用担心被刁难了。我是沉默王二,一枚有趣的程序员。,这将是我写作更多优质文章的最强动力。如果觉得文章对你有点帮助,请微信搜索「沉默王二」第一时间阅读,回复【666】更有我为你精心准备的 500G 高清教学视频(已分门别类)。本文GitHub已经收录,有大厂面试完整考点,欢迎 Star。由于篇幅有限,这里就不一一罗列了,20道常见面试题(含答案)+21条MySQL性能调优经验。

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2401_84007049的博客 426

面试官问我 Java 是值传递还是引用传递

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其它面试题(springboot、mybatis、并发、java中高级面试总结等)也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友,同时减轻大家的负担。**[外链图片转存中…(img-Ps9pECru-1711100315746)][外链图片转存中…(img-QOmsBbso-1711100315747)][外链图片转存中…(img-2w3vnv0E-1711100315747)]

m0_58269070的博客 1117

《Java基础》

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我能在河边钓一整天的鱼 305
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pythonadiou
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