如何编写子定义annotation及使用JDK5.0 annotation包中的annotations

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这一小节介绍如何编写一个自定义的注解类型,以及如何应用JDK5.0 java.lang.annotation包中提供的4种注解:
@Documented,@Retention,@Target,@Inherited

1. 编写自定义@Todo注解
经常我们在写程序时,有时候有些功能在当前的版本中并不提供,或由于某些其它原因,有些方法没有完成,而留待以后完成,我们在javadoc中用@TODO来描述这一行为,下面用java注解来实现。

public @interface Todo { } // Todo.java

如果你想让这个注解类型能够自省的话,给它加上@Todo注解,写法如下:

@Todo
public @interface Todo{ }


下面我们给这个注解接受参数的能力,代码如下:
@Todo("Just articleware")
public @interface Todo{
public enum Priority { LOW, MEDIUM, HIGH }
String value();
String[] owners() default "";
Priority priority() default Priority.MEDIUM;
}

注意:注解类性所能接受的参数类型有着严格的规则:
a. 参数类型只能是:primitive, String, Class, enum, annotation, 或者是数组;
b. 参数值不能为空,因此每一个参数值都要定义一个缺省值;
c. 名字为value的参数可以用简便的方法来设置;
d. 参数的写法如同写简单方法(看如上代码),不允许加入参数,不允许有throws子句等。

在上面的代码中,我们为@Todo定义了3个参数, 分别是value, owners, priority. 注意:由于value的特殊性,它的的却省值可以由上面代码中的"Just articleware"来定义,当然你也可以单独写一个缺省值。

下面看一个应用@Todo注解的例子:
@Todo(
value="Class scope",
priority=Unfinished.Priority.LOW
)
public class TodoDemo {

@Todo("Constructor scope")//通过快捷方式,设置value的值
public TodoDemo() { }

@Todo(owner="Jason", value="Method scope")
public void foo() { }
}

上面的代码很简单,不多介绍。

下面我们想让@Todo不能应用在fields, parameters, 或者local variables(因为这对我们来说没有意义);它应当可以出现在javadoc中;在运行是具有持久性。要实现这些特性,就需要annotation包的支持啦。

2. 应用annotation包的支持

1)@Documented
类和方法的annotation缺省情况下是不出现在javadoc中的,为了加入这个性质我们用@Documented
应用代码如下(简单,不多介绍):
package com.robin;
import java.lang.annotation.*;

@Todo("Just articleware")
@Documented
public @interface Todo{ ...


2)@Retention
用来表明你的annotation的有效期,可以有三种选择(如图所示):

以下示例代码应用RUNTIME策略
package com.robin;
import java.lang.annotation.*;

@Todo("Just articleware")
@Documented
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface Todo{ ...

3) @Target
@Target注解表明某个注解应用在哪些目标上,可选择如下范围:
  • ElementType.TYPE (class, interface, enum)
  • ElementType.FIELD (instance variable)
  • ElementType.METHOD ElementType.PARAMETER
  • ElementType.CONSTRUCTOR
  • ElementType.LOCAL_VARIABLE
  • ElementType.ANNOTATION_TYPE (应用于另一个注解上)
  • ElementType.PACKAGE

按我们的功能要求,代码如下:
package com.robin;
import java.lang.annotation.*;

@Todo("Just articleware")
@Documented
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target({ElementType.TYPE,ElementType.METHOD,
ElementType.CONSTRUCTOR,ElementType.ANNOTATION_TYPE,
ElementType.PACKAGE})
public @interface Todo{ ...

4) @Inherited
@Inherited表明是否一个使用某个annotation的父类可以让此annotation应用于子类。
示例代码如下:
package com.robin;
import java.lang.annotation.*;

@Todo("Just articleware")
@Documented
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target({ElementType.TYPE,ElementType.METHOD,
ElementType.CONSTRUCTOR,ElementType.ANNOTATION_TYPE,
ElementType.PACKAGE})
@Inherited
public @interface Todo{
public enum Priority { LOW, MEDIUM, HIGH }

String value();
String[] owners() default "";
Priority priority() default Priority.MEDIUM;
}
 
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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. 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")

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