jdk源码——object

本文详细解析了Java中Object类的功能与作用。介绍了Object类作为所有类的基础,其提供的核心方法如getClass(), hashCode(), equals(), toString(), clone()等的具体实现与使用场景,并解释了这些方法如何帮助开发者更好地管理和操作对象。

Object类,打开源码看到这样的注释

大意就是说Object类是所有类的根,所有的类都实现Object类里面的方法

1  Class<?> getClass();

2 hashCode()  返回改类的hashCode值

3 equals方法 object里面的equals方法用的是,我们可以自己重写该方法。

public boolean equals(Object obj) {
return (this == obj);
}

4  clone()方法

返回一个要克隆对象的副本,克隆的类型依赖被克隆对象,换句话说:克隆后的对象类型与被克隆对象的类型相同。

当user为复杂对象的时候 user里面包含face

当u中的face值进行改变的时候  b中的face的值也改变了,这就是浅拷贝,解决办法是face也实现Cloneable接口

5

public String toString() {
return getClass().getName() + "@" + Integer.toHexString(hashCode());
}

notify  notifyAll  wait finalize

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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