学习周报—6

本文聚焦Java语言中的字符串处理。Java将字符串作为对象,提供了String、StringBuffer等类。String是不可变类,而StringBuffer可创建可变字符串。文中详细介绍了String类和StringBuffer类的构造方法,包括用char数组、字符串直接量创建字符串等。

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字符串

在Java语言中,字符串就是一个Unicode字符序列;Java把字符串当做对象来处理,Java提供类 String、StringBuffer等类来创建和操作字符串对象。
其中String是不可变类,一个String对象所包含的对象和内容是不能被修改的,而StringBuffer类则可以创建灵活可变的字符串。

String类

1.String类的构造
java.lang.String 将一个字符序列抽象成为一个字符串对象,可以通过其构造方法来创建字符对象。
(1)采用构造方法 String(char[]value)用char类型数组创建字符串。
char[]charArray = {‘H’,‘e’,‘l’,‘l’,‘o’};
String message = new String(charArray);
(2)采用字符串直接量创建一个字符串
String message = new String(“Hello”);
或者:
String message = “Hello”
2.StringBuffer类的构造方法
使用java.long.StringBuffer类,字符串有以下几点注意:

1.public StringBuffer()构造一个不带字符的字符串缓冲区,其初始容量为16个字符串。
StringBuffer str1 = new StringBuffer();
*其长度为0,容量为16;

2.public StringBuffer(正整数)构造一个不带字符,但具有指定初始容量的缓冲区。
StringBuffer str2 = new StringBuffer(40)
*其长度为0;容量为40;

3.public StringBuffer(“字符串”)构造一个缓冲区,并把七内容初始化为指定的字符串内容,该字符串初始容量为字符串参数的长度加16;
StringBuffer str3 = new StringBuffer(“java 语 言”);
*其长度为6,容量为6+16=22;

### 深度学习周报最新进展概述 深度学习领域的发展日新月异,最新的研究动态通常集中在模型架构优化、训练效率提升以及跨学科应用等方面。以下是关于深度学习周报中的几个核心主题及其相关内容: #### 新兴框架与工具 近年来,多个新兴的深度学习框架不断涌现并得到广泛应用。例如,PyTorch Lightning 和 Hugging Face Transformers 提供了更高效的开发体验和预训练模型支持[^1]。这些工具不仅简化了复杂模型的设计过程,还显著提升了实验迭代的速度。 #### 关键论文进展 在自然语言处理 (NLP) 领域,《Scaling Laws for Neural Language Models》探讨了大规模参数量对性能的影响规律,并揭示了随着模型规模增加所带来的收益边界效应[^2]。而在计算机视觉方面,“Vision Transformer”系列文章展示了基于纯注意力机制构建图像分类器的可能性,挑战传统卷积神经网络的地位[^3]。 #### 技术趋势分析 联邦学习成为隐私保护场景下的热点方向之一;强化学习则继续向多智能体协作及真实世界机器人控制等领域深入探索 。此外 ,自监督 学习方法通过利用未标注数据来增强表示能力,在减少人工成本的同时提高了泛化效果 [^4]. ```python import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased") inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) print(outputs.logits) ``` 上述代码片段演示如何使用HuggingFace库加载BERT模型并对输入文本进行情感分类预测操作.
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