【转载】JAVA代码编写的30条建议

Java学习笔记2.1.1 Java基本语法 - Java代码基本格式 Java基本语法格式;Java语句分类;Java大小写敏感;建议采用缩进格式书写代码 阅读详情
JAVA代码编写的30条建议
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JAVA代码编写的30条建议
(1) 类名首字母应该大写。字段、方法以及对象(句柄)的首字母应小写。对于所有标识符,其中包含的所有单词都应紧靠在一起,而且大写中间单词的首字母。例如:
ThisIsAClassName
thisIsMethodOrFieldName
若在定义中出现了常数初始化字符,则大写static final基本类型标识符中的所有字母。这样便可标志出它们属于编译期的常数。
Java包(Package)属于一种特殊情况:它们全都是小写字母,即便中间的单词亦是如此。对于域名扩展名称,如com,org,net或者edu等,全部都应小写(这也是Java 1.1和Java 1.2的区别之一)。
(2) 为了常规用途而创建一个类时,请采取"经典形式",并包含对下述元素的定义:
equals()
hashCode()
toString()
clone()(implement Cloneable)
implement Serializable
(3) 对于自己创建的每一个类,都考虑置入一个main(),其中包含了用于测试那个类的代码。为使用一个项目中的类,我们没必要删除测试代码。若进行了任何形式的改动,可方便地返回测试。这些代码也可作为如何使用类的一个示例使用。
(4) 应将方法设计成简要的、功能性单元,用它描述和实现一个不连续的类接口部分。理想情况下,方法应简明扼要。若长度很大,可考虑通过某种方式将其分割成较短的几个方法。这样做也便于类内代码的重复使用(有些时候,方法必须非常大,但它们仍应只做同样的一件事情)。
(5) 设计一个类时,请设身处地为客户程序员考虑一下(类的使用方法应该是非常明确的)。然后,再设身处地为管理代码的人考虑一下(预计有可能进行哪些形式的修改,想想用什么方法可把它们变得更简单)。
(6) 使类尽可能短小精悍,而且只解决一个特定的问题。下面是对类设计的一些建议:
■一个复杂的开关语句:考虑采用"多形"机制
■数量众多的方法涉及到类型差别极大的操作:考虑用几个类来分别实现
■许多成员变量在特征上有很大的差别:考虑使用几个类
(7) 让一切东西都尽可能地"私有"--private。可使库的某一部分"公共化"(一个方法、类或者一个字段等等),就永远不能把它拿出。若强行拿出,就可能破坏其他人现有的代码,使他们不得不重新编写和设计。若只公布自己必须公布的,就可放心大胆地改变其他任何东西。在多线程环境中,隐私是特别重要的一个因素--只有private字段才能在非同步使用的情况下受到保护。
(8) 谨惕"巨大对象综合症"。对一些习惯于顺序编程思维、且初涉OOP领域的新手,往往喜欢先写一个顺序执行的程序,再把它嵌入一个或两个巨大的对象里。根据编程原理,对象表达的应该是应用程序的概念,而非应用程序本身。
(9) 若不得已进行一些不太雅观的编程,至少应该把那些代码置于一个类的内部。
(10) 任何时候只要发现类与类之间结合得非常紧密,就需要考虑是否采用内部类,从而改善编码及维护工作(参见第14章14.1.2小节的"用内部类改进代码")。
(11) 尽可能细致地加上注释,并用javadoc注释文档语法生成自己的程序文档。
(12) 避免使用"魔术数字",这些数字很难与代码很好地配合。如以后需要修改它,无疑会成为一场噩梦,因为根本不知道"100"到底是指"数组大小"还是"其他全然不同的东西"。所以,我们应创建一个常数,并为其使用具有说服力的描述性名称,并在整个程序中都采用常数标识符。这样可使程序更易理解以及更易维护。
(13) 涉及构建器和异常的时候,通常希望重新丢弃在构建器中捕获的任何异常--如果它造成了那个对象的创建失败。这样一来,调用者就不会以为那个对象已正确地创建,从而盲目地继续。
(14) 当客户程序员用完对象以后,若你的类要求进行任何清除工作,可考虑将清除代码置于一个良好定义的方法里,采用类似于cleanup()这样的名字,明确表明自己的用途。除此以外,可在类内放置一个boolean(布尔)标记,指出对象是否已被清除。在类的finalize()方法里,请确定对象已被清除,并已丢弃了从RuntimeException继承的一个类(如果还没有的话),从而指出一个编程错误。在采取象这样的方案之前,请确定finalize()能够在自己的系统中工作(可能需要调用System.runFinalizersOnExit(true),从而确保这一行为)。
(15) 在一个特定的作用域内,若一个对象必须清除(非由垃圾收集机制处理),请采用下述方法:初始化对象;若成功,则立即进入一个含有finally从句的try块,开始清除工作。
(16) 若在初始化过程中需要覆盖(取消)finalize(),请记住调用super.finalize()(若Object属于我们的直接超类,则无此必要)。在对finalize()进行覆盖的过程中,对super.finalize()的调用应属于最后一个行动,而不应是第一个行动,这样可确保在需要基础类组件的时候它们依然有效。
(17) 创建大小固定的对象集合时,请将它们传输至一个数组(若准备从一个方法里返回这个集合,更应如此操作)。这样一来,我们就可享受到数组在编译期进行类型检查的好处。此外,为使用它们,数组的接收者也许并不需要将对象"造型"到数组里。
(18) 尽量使用interfaces,不要使用abstract类。若已知某样东西准备成为一个基础类,那么第一个选择应是将其变成一个interface(接口)。只有在不得不使用方法定义或者成员变量的时候,才需要将其变成一个abstract(抽象)类。接口主要描述了客户希望做什么事情,而一个类则致力于(或允许)具体的实施细节。
(19) 在构建器内部,只进行那些将对象设为正确状态所需的工作。尽可能地避免调用其他方法,因为那些方法可能被其他人覆盖或取消,从而在构建过程中产生不可预知的结果(参见第7章的详细说明)。
(20) 对象不应只是简单地容纳一些数据;它们的行为也应得到良好的定义。
(21) 在现成类的基础上创建新类时,请首先选择"新建"或"创作"。只有自己的设计要求必须继承时,才应考虑这方面的问题。若在本来允许新建的场合使用了继承,则整个设计会变得没有必要地复杂。
(22) 用继承及方法覆盖来表示行为间的差异,而用字段表示状态间的区别。一个非常极端的例子是通过对不同类的继承来表示颜色,这是绝对应该避免的:应直接使用一个"颜色"字段。
(23) 为避免编程时遇到麻烦,请保证在自己类路径指到的任何地方,每个名字都仅对应一个类。否则,编译器可能先找到同名的另一个类,并报告出错消息。若怀疑自己碰到了类路径问题,请试试在类路径的每一个起点,搜索一下同名的.class文件。
(24) 在Java 1.1 AWT中使用事件"适配器"时,特别容易碰到一个陷阱。若覆盖了某个适配器方法,同时拼写方法没有特别讲究,最后的结果就是新添加一个方法,而不是覆盖现成方法。然而,由于这样做是完全合法的,所以不会从编译器或运行期系统获得任何出错提示--只不过代码的工作就变得不正常了。
(25) 用合理的设计方案消除"伪功能"。也就是说,假若只需要创建类的一个对象,就不要提前限制自己使用应用程序,并加上一条"只生成其中一个"注释。请考虑将其封装成一个"独生子"的形式。若在主程序里有大量散乱的代码,用于创建自己的对象,请考虑采纳一种创造性的方案,将些代码封装起来。
(26) 警惕"分析瘫痪"。请记住,无论如何都要提前了解整个项目的状况,再去考察其中的细节。由于把握了全局,可快速认识自己未知的一些因素,防止在考察细节的时候陷入"死逻辑"中。
(27) 警惕"过早优化"。首先让它运行起来,再考虑变得更快--但只有在自己必须这样做、而且经证实在某部分代码中的确存在一个性能瓶颈的时候,才应进行优化。除非用专门的工具分析瓶颈,否则很有可能是在浪费自己的时间。性能提升的隐含代价是自己的代码变得难于理解,而且难于维护。
(28) 请记住,阅读代码的时间比写代码的时间多得多。思路清晰的设计可获得易于理解的程序,但注释、细致的解释以及一些示例往往具有不可估量的价值。无论对你自己,还是对后来的人,它们都是相当重要的。如对此仍有怀疑,那么请试想自己试图从联机Java文档里找出有用信息时碰到的挫折,这样或许能将你说服。
(29) 如认为自己已进行了良好的分析、设计或者实施,那么请稍微更换一下思维角度。试试邀请一些外来人士--并不一定是专家,但可以是来自本公司其他部门的人。请他们用完全新鲜的眼光考察你的工作,看看是否能找出你一度熟视无睹的问题。采取这种方式,往往能在最适合修改的阶段找出一些关键性的问题,避免产品发行后再解决问题而造成的金钱及精力方面的损失。
(30) 良好的设计能带来最大的回报。简言之,对于一个特定的问题,通常会花较长的时间才能找到一种最恰当的解决方案。但一旦找到了正确的方法,以后的工作就轻松多了,再也不用经历数小时、数天或者数月的痛苦挣扎。我们的努力工作会带来最大的回报(甚至无可估量)。而且由于自己倾注了大量心血,最终获得一个出色的设计方案,成功的快感也是令人心动的。坚持抵制草草完工的诱惑--那样做往往得不偿失
(3) 对于自己创建的每一个类,都考虑置入一个main(),其中包含了用于测试那 个类的代码。为使用一个项目中的类,我们没必要删除测试代码。若进行了任 何形式的改动,可方便地返回测试。这些代码也可作为如何使用类的一个示例 使用。
this is absolutly bad!
(4) 应将方法设计成简要的、功能性单元,用它描述和实现一个不连续的类接 口部分。理想情况下,方法应简明扼要。若长度很大,可考虑通过某种方式将 其分割成较短的几个方法。这样做也便于类内代码的重复使用(有些时候,方 法必须非常大,但它们仍应只做同样的一件事情)。
(5) 设计一个类时,请设身处地为客户程序员考虑一下(类的使用方法应该是 非常明确的)。然后,再设身处地为管理代码的人考虑一下(预计有可能进行 哪些形式的修改,想想用什么方法可把它们变得更简单)。
(6) 使类尽可能短小精悍,而且只解决一个特定的问题。下面是对类设计的一 些建议:
■一个复杂的开关语句:考虑采用"多形"机制
■数量众多的方法涉及到类型差别极大的操作:考虑用几个类来分别实现
■许多成员变量在特征上有很大的差别:考虑使用几个类
(7) 让一切东西都尽可能地"私有"--private。可使库的某一部分"公共化"(一个 方法、类或者一个字段等等),就永远不能把它拿出。若强行拿出,就可能破 坏其他人现有的代码,使他们不得不重新编写和设计。若只公布自己必须公布 的,就可放心大胆地改变其他任何东西。在多线程环境中,隐私是特别重要的 一个因素--只有private字段才能在非同步使用的情况下受到保护。
not necessary , pretotect or package level also fine in most case
(8) 谨惕"巨大对象综合症"。对一些习惯于顺序编程思维、且初涉OOP领域的新 手,往往喜欢先写一个顺序执行的程序,再把它嵌入一个或两个巨大的对象 里。根据编程原理,对象表达的应该是应用程序的概念,而非应用程序本身。
(9) 若不得已进行一些不太雅观的编程,至少应该把那些代码置于一个类的内 部。
(10) 任何时候只要发现类与类之间结合得非常紧密,就需要考虑是否采用内部 类,从而改善编码及维护工作(参见第14章14.1.2小节的"用内部类改进代 码")。
(11) 尽可能细致地加上注释,并用javadoc注释文档语法生成自己的程序文档。
(12) 避免使用"魔术数字",这些数字很难与代码很好地配合。如以后需要修改 它,无疑会成为一场噩梦,因为根本不知道"100"到底是指"数组大小"还是"其 他全然不同的东西"。所以,我们应创建一个常数,并为其使用具有说服力的描 述性名称,并在整个程序中都采用常数标识符。这样可使程序更易理解以及更 易维护。
(13) 涉及构建器和异常的时候,通常希望重新丢弃在构建器中捕获的任何异常- -如果它造成了那个对象的创建失败。这样一来,调用者就不会以为那个对象已 正确地创建,从而盲目地继续。
(14) 当客户程序员用完对象以后,若你的类要求进行任何清除工作,可考虑将 清除代码置于一个良好定义的方法里,采用类似于cleanup()这样的名字,明确 表明自己的用途。除此以外,可在类内放置一个boolean(布尔)标记,指出 对象是否已被清除。在类的finalize()方法里,请确定对象已被清除,并已丢弃 了从RuntimeException继承的一个类(如果还没有的话),从而指出一个编程 错误。在采取象这样的方案之前,请确定finalize()能够在自己的系统中工作 (可能需要调用System.runFinalizersOnExit(true),从而确保这一行为)。
(15) 在一个特定的作用域内,若一个对象必须清除(非由垃圾收集机制处 理),请采用下述方法:初始化对象;若成功,则立即进入一个含有finally从 句的try块,开始清除工作。
(16) 若在初始化过程中需要覆盖(取消)finalize(),请记住调用 super.finalize()(若Object属于我们的直接超类,则无此必要)。在对finalize() 进行覆盖的过程中,对super.finalize()的调用应属于最后一个行动,而不应是第 一个行动,这样可确保在需要基础类组件的时候它们依然有效。
(17) 创建大小固定的对象集合时,请将它们传输至一个数组(若准备从一个方 法里返回这个集合,更应如此操作)。这样一来,我们就可享受到数组在编译 期进行类型检查的好处。此外,为使用它们,数组的接收者也许并不需要将对 象"造型"到数组里。
(18) 尽量使用interfaces,不要使用abstract类。若已知某样东西准备成为一个 基础类,那么第一个选择应是将其变成一个interface(接口)。只有在不得不 使用方法定义或者成员变量的时候,才需要将其变成一个abstract(抽象) 类。接口主要描述了客户希望做什么事情,而一个类则致力于(或允许)具体 的实施细节。
they are total diffrent ,
(19) 在构建器内部,只进行那些将对象设为正确状态所需的工作。尽可能地避 免调用其他方法,因为那些方法可能被其他人覆盖或取消,从而在构建过程中 产生不可预知的结果(参见第7章的详细说明)。
(20) 对象不应只是简单地容纳一些数据;它们的行为也应得到良好的定义。
(21) 在现成类的基础上创建新类时,请首先选择"新建"或"创作"。只有自己的设 计要求必须继承时,才应考虑这方面的问题。若在本来允许新建的场合使用了 继承,则整个设计会变得没有必要地复杂。
(22) 用继承及方法覆盖来表示行为间的差异,而用字段表示状态间的区别。一 个非常极端的例子是通过对不同类的继承来表示颜色,这是绝对应该避免的: 应直接使用一个"颜色"字段。
(23) 为避免编程时遇到麻烦,请保证在自己类路径指到的任何地方,每个名字 都仅对应一个类。否则,编译器可能先找到同名的另一个类,并报告出错消 息。若怀疑自己碰到了类路径问题,请试试在类路径的每一个起点,搜索一下 同名的.class文件。
classpath is not that simple
(24) 在Java 1.1 AWT中使用事件"适配器"时,特别容易碰到一个陷阱。若覆盖了 某个适配器方法,同时拼写方法没有特别讲究,最后的结果就是新添加一个方 法,而不是覆盖现成方法。然而,由于这样做是完全合法的,所以不会从编译 器或运行期系统获得任何出错提示--只不过代码的工作就变得不正常了。
(25) 用合理的设计方案消除"伪功能"。也就是说,假若只需要创建类的一个对 象,就不要提前限制自己使用应用程序,并加上一条"只生成其中一个"注释。 请考虑将其封装成一个"独生子"的形式。若在主程序里有大量散乱的代码,用 于创建自己的对象,请考虑采纳一种创造性的方案,将些代码封装起来。
(26) 警惕"分析瘫痪"。请记住,无论如何都要提前了解整个项目的状况,再去 考察其中的细节。由于把握了全局,可快速认识自己未知的一些因素,防止在 考察细节的时候陷入"死逻辑"中。
(27) 警惕"过早优化"。首先让它运行起来,再考虑变得更快--但只有在自己必须 这样做、而且经证实在某部分代码中的确存在一个性能瓶颈的时候,才应进行 优化。除非用专门的工具分析瓶颈,否则很有可能是在浪费自己的时间。性能 提升的隐含代价是自己的代码变得难于理解,而且难于维护。
but know early and design better at first is always necesary, or else
you die
(28) 请记住,阅读代码的时间比写代码的时间多得多。思路清晰的设计可获得 易于理解的程序,但注释、细致的解释以及一些示例往往具有不可估量的价 值。无论对你自己,还是对后来的人,它们都是相当重要的。如对此仍有怀 疑,那么请试想自己试图从联机Java文档里找出有用信息时碰到的挫折,这样 或许能将你说服。
(29) 如认为自己已进行了良好的分析、设计或者实施,那么请稍微更换一下思 维角度。试试邀请一些外来人士--并不一定是专家,但可以是来自本公司其他 部门的人。请他们用完全新鲜的眼光考察你的工作,看看是否能找出你一度熟 视无睹的问题。采取这种方式,往往能在最适合修改的阶段找出一些关键性的 问题,避免产品发行后再解决问题而造成的金钱及精力方面的损失。
(30) 良好的设计能带来最大的回报。简言之,对于一个特定的问题,通常会花 较长的时间才能找到一种最恰当的解决方案。但一旦找到了正确的方法,以后 的工作就轻松多了,再也不用经历数小时、数天或者数月的痛苦挣扎。我们的 努力工作会带来最大的回报(甚至无可估量)。而且由于自己倾注了大量心 血,最终获得一个出色的设计方案,成功的快感也是令人心动的。坚持抵制草 草完工的诱惑--那样做往往得不偿失
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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; % Dropout fraction opts.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');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.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');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); 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")

JAVA代码编写的30条建议【转载】- -

(1) 类名首字母应该大写。字段、方法以及对象(句柄)的首字母应小写。对于所有标识符,其中包含的所有单词都应紧靠在一起,而且大写中间单词的首字母。例如: ThisIsAClassName thisIsMethodOrFieldName 若在定义中出现了常数初始化字符,则大写static final基本类型标识符中的所有字母。这样便可标志出它们属于编译期的常数。 Java包(Package)属于一种

lambniu的专栏 620

高效编写JAVA代码的30条建议(网文转载)

作者:未知 来源:网络(1) 类名首字母应该大写。字段、方法以及对象(句柄)的首字母应小写。对于所有标识符,其中包含的所有单词都应紧靠在一起,而且大写中间单词的首字母。例如: ThisIsAClassName thisIsMethodOrFieldName 若在定义中出现了常数初始化字符,则大写static final基本类型标识符中的所有字母。这样便可标志出它们属于编译期的常数。 Java包(P

monomaniast的专栏 327

Java编程三十条规则

转载自 ark1111 的 Blog(1) 类名首字母应该大写。字段、方法以及对象(句柄)的首字母应小写。对于所有标识符,其中包含的所有单词都应紧靠在一起,而且大写中间单词的首字母。例如:ThisIsAClassNamethisIsMethodOrFieldName  若在定义中出现了常数初始化字符,则大写static final基本类型标识符中的所有字母。这样便可标志出它们属于编译期的常数。Ja

my_sunway的专栏 599

如何编写健壮的java代码(转载)

这是一些相当不错的忠告!每个规则都很有分量!都是长期经验积累的总结,希望能对您有所帮助,使您编出高质量的JAVA代码。中文JAVA技术网fXW,c6I/R!_3B b中文JAVA技术网6o9yV+Mu+V2Nfr5vm(1)类名首字母应该大写。字段、方法以及对象(句柄)的首字母应小写。对于所有标识符,其中包含的所有单词都应紧靠在一起,而且大写中间单词的

俊的java空间! 989

写好Java代码的30条经验总结

转载自:http://www.codeceo.com/article/30-java-tips.html 成为一个优秀的Java程序员,有着良好的代码编写习惯是必不可少的。下面就让我们来看看代码编写的30条建议吧。 (1) 类名首字母应该大写。字段、方法以及对象(句柄)的首字母应小写。对于所有标识符,其中包含的所有单词都应紧靠在一起,而且大写中间单词的首字...

dlxqlig0806的博客 572

成为最差开发者的10条建议

昨天在devto上面看到一篇挺有意思的文章,一位国外开发老哥发表了一篇关于如何成为最糟糕开发者的10条建议,相比其他正向建议如何成为一名优秀程序员类的文章更为深刻。下面我们一起来看看这10条建议都是啥! Top 10:在做任何事情之前,你需要100%的了解JavaScript 这是一个非常好的建议,可以应用到任何地方。除非你是该领域的第一专家,否则你不应该做任何事情,即使不是在你的国家,至少在你周围的圈子里。不然你怎么确定你不会搞砸任何事情?否则你怎么确保自己不会被嘲笑? 如果你开始得太早,你可能会犯一个

程序猿DD 1万+

如何写好Java代码(转载)

转载自:http://developer.51cto.com/art/201204/332681.htm 想做个优秀编程员?JAVA代码编写的30条建议   列举了大量有用的建议,帮助大家进行低级程序设计,并提供了代码编写的一般性指导:   (1) 类名首字母应该大写。字段、方法以及对象(句柄)的首字母应小写。对于所有标识符,其中包含的所有单词都应紧靠在一起,而且大写中间单词的首字母。例如: ...

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本系列是用来记录《编写高质量代码 改善java程序的151个建议》这本书的读书笔记。方便自己查看,也方便大家查阅。 全书共12章,共有151条建议,其中1~3章针对java语法本身提出了51条建议;第4~9章重点针对JDK API的使用提出了80条建议;第10~12章针对程序的性能、开源的工...

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java代码编写建议{转载}

1) 类名首字母应该大写。字段、方法以及对象(句柄)的首字母应小写。对于所有标识符,其中包含的所有单词都应紧靠在一起,而且大写中间单词的首字母。例如: ThisIsAClassName thisIsMethodOrFieldName 若在定义中出现了常数初始化字符,则大写static final基本类型标识符中的所有字母。这样便可标志出它们属于编译期的常数。 Java包(Package)属于一种特

caoyongjunjava的专栏 663

高效编写JAVA代码的30条建议

<br />转载自:http://blog.youkuaiyun.com/rink010/archive/2005/11/28/538624.aspx<br />感谢,伊洛藤<br /><br /><br />(1) 类名首字母应该大写。字段、方法以及对象(句柄)的首字母应小写。对于所有标识符,其中包含的所有单词都应紧靠在一起,而且大写中间单词的首字母。例如: ThisIsAClassName thisIsMethodOrFieldName 若在定义中出现了常数初始化字符,则大写static final基本

mlianghua的专栏 429
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