“==“与equals方法究竟有什么区别?

详解“==”和equals的区别 详解“==”和equals的区别一、“==”二、equals()三、栗子和解释说明3.1栗子3.2基本数据类型的比较3.3引用数据类型的比较3.3.1String类3.3.2未重写equals方法的类四、练手栗子 “==”和equals 最大的区别是 “==”是运算符,如果是基本数据类型,则比较存储的值;如果是引用数据类型,则比较所指向对象的地址值。 equals是Object的方法,比较的是所指向的对象的地址值,一般情况下,重写之后比较的是对象的值。 一、“==” “==”是运算符 ①如果比较的对象是 阅读详情

Java String equals()方法,

equias()方法用于将字符串与指定对象作比较。

String类重写了equias方法用与比较两个字符串是否相等。

而"=="是相等关系运算符,

在基本数据类型中:比较的是内容;

再引用类型数据中;比较的是对象所在的地址;

所以"=="与equals()方法

String  a="hello";    //直接创建 
String  b="hello";  //直接创建 
String  c=  a;
String  d=new String("hello");//String  对象创建
String  e=new String("hello");//String  对象创建

a==a;//true 相同的引用地址
a==b;//true a,b 都在公共池中 ,引用第支相同
a==c;//true 相同的引用地址
a==d;//false  引用地址不同
a==e;//false 堆中不同的引用地址

a.equals(b);//true  内容相同
a.equals(d);//true  内容相同
a.equals(e);//true  内容相同

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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; 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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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