Java 10 的新特性

Java 10的新特性

1. 局部变量类型推断

局部变量类型推断可以说是Java 10中最值得注意的特性,这是Java语言开发人员为了简化Java应用程序的编写而采取的又一步,如下图所示。
在这里插入图片描述
这个新功能将为Java增加一些语法糖 - 简化它并改善开发者体验。新的语法将减少与编写Java相关的冗长度,同时保持对静态类型安全性的承诺。

局部变量类型推断将引入"var"关键字,也就是你可以随意定义变量而不必指定变量的类型,如:

将被下面这个新语法所取代:

看完是不是有点JS的即视感???越来越像JS了吗?!虽然类型推断在Java中不是一个新概念,但在局部变量中确是很大的一个改进。

说到类型推断,从JDK 5引进泛型,到JDK 7的"<>"操作符允许不绑定类型而初始化List,再到JDK 8的Lambda表达式,再到现在JDK 10的局部变量类型推断,Java类型推断正大刀阔斧的向前发展。

局部变量类型推荐仅限于如下使用场景:

  • 局部变量初始化
  • for循环内部索引变量
  • 传统的for循环声明变量

Java官方表示,它不能用于以下几个地方:

  • 方法参数
  • 构造函数参数
  • 方法返回类型
  • 字段
  • 捕获表达式(或任何其他类型的变量声明)
2. GC改进和内存管理

JDK 10中有2个JEP专门用于改进当前的垃圾收集元素。
第一个垃圾收集器接口是(JEP 304),它将引入一个纯净的垃圾收集器接口,以帮助改进不同垃圾收集器的源代码隔离。
预定用于Java 10的第二个JEP是针对G1的并行完全GC(JEP 307),其重点在于通过完全GC并行来改善G1最坏情况的等待时间。G1是Java 9中的默认GC,并且此JEP的目标是使G1平行。

3. 线程本地握手(JEP 312)

JDK 10将引入一种在线程上执行回调的新方法,因此这将会很方便能停止单个线程而不是停止全部线程或者一个都不停。

4. 备用内存设备上的堆分配(JEP 316)

允许HotSpot VM在备用内存设备上分配Java对象堆内存,该内存设备将由用户指定。

5. 其他Unicode语言 - 标记扩展(JEP 314)

目标是增强java.util.Locale及其相关的API,以便实现语言标记语法的其他Unicode扩展(BCP 47)。

6. 基于Java的实验性JIT编译器

Oracle希望将其Java JIT编译器Graal用作Linux / x64平台上的实验性JIT编译器。

7. 根证书(JEP 319)

这个的目标是在Oracle的Java SE中开源根证书。

8. 根证书颁发认证

这将使OpenJDK对开发人员更具吸引力,它还旨在减少OpenJDK和Oracle JDK构建之间的差异。

9. 将JDK生态整合单个存储库(JEP 296)

此JEP的主要目标是执行一些内存管理,并将JDK生态的众多存储库组合到一个存储库中。

10. 删除工具javah(JEP 313)

从JDK中移除了javah工具,这个很简单并且很重要。

### Mish 激活函数简介 Mish 是一种自门控激活函数,其定义为 \( f(x) = x \cdot \tanh(\text{softplus}(x)) \),其中 softplus 函数表示 \( \text{softplus}(x) = \ln(1 + e^x) \)[^4]。相比传统的 ReLU 其他变体,Mish 的设计使其能够更好地处理梯度消失问题并提供更平滑的导数特性。 #### Mish 在不同框架中的实现与使用方法 #### PyTorch 中的 Mish 实现 在 PyTorch 中,虽然官方并未直接内置 Mish 激活函数,但通过扩展 `torch.nn.Module` 可轻松实现该功能[^3]: ```python import torch import torch.nn as nn class Mish(nn.Module): def __init__(self): super(Mish, self).__init__() def forward(self, x): return x * (torch.tanh(torch.functional.F.softplus(x))) ``` 此外,借助第三方库如 **PyTorch Lightning**,可以直接调用已有的 Mish API 来简化开发流程[^2]。 #### TensorFlow/Keras 中的 Mish 实现 对于 TensorFlow 用户而言,可通过安装额外插件包 **TensorFlow Addons** 获得对 Mish 支持的能力[^1]。具体操作如下所示: ```python import tensorflow_addons as tfa from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model = Sequential([ Dense(64, activation=tfa.activations.mish), ]) ``` 上述代码片段展示了如何利用 TensorFlow Addons 提供的功能快速构建基于 Mish 激活层的神经网络结构。 #### 性能表现评估 经过广泛实验验证,在超过七十项任务场景下对比分析表明,相较于其它常见候选方案(例如 Swish 或 GELU),采用 Mish 后模型往往具备更高精度以及更快收敛速度特点[^5]。 --- ###
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