JAVA中关键字transient的作用

本文介绍Java中对象序列化的实现方式及transient关键字的作用。通过实例展示如何使用transient关键字排除特定属性的序列化过程,从而保护敏感数据。

在开发过程中,有时候需要对对象序列化,JAVA提供了Serializable接口来实现序列化。而在实际使用过程中有可能某个对象的某个属性不需要序列化,这时候关键字transient就可以使这个属性不进行序列化。
创建一个Person类

import java.io.Serializable;

public class Person implements Serializable {
    private String name;
    private transient String address;//address字段加上了transient关键字,表明该字段不需要序列化

    public Person(String name,String address){
        this.name = name;
        this.address = address;
    }

    public String toString(){
        return "name="+this.name+", address="+this.address;
    }
}

测试类‘

import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.ObjectInputStream;
import java.io.ObjectOutputStream;

public class Test {
    public static void main(String[] args){
        Person person = new Person("aMan","chongqing");
        System.out.println(person);
        try{
            ObjectOutputStream o = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream("Person.out"));
            o.writeObject(person);
            o.close();
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        try{
            ObjectInputStream in = new ObjectInputStream(new FileInputStream("Person.out"));
            Person inPerson = (Person)in.readObject();
            System.out.println(inPerson);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

输出结果

name=aMan, address=chongqing
name=aMan, address=null

可以看到直接输出Person对象时,address字段不为null,而通过输出输入流序列化后,address字段为null。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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