Java的反射机制(Reflection)

反射机制

  指可以在运动时加载、探知、使用编译期间完全未知的类

  程序在运行状态中,可以动态加载一个只有名称的类,对于任意一个已加载的类,都能够获取这个类的属性和方法;对于任意一个对象可以调用它的任意一个方法和属性。

  加载完类之后,在堆内存中,就产生一个Class类型的对象(一个类只有一个Class对象),这个对象包含了完整的类的结构信息。我们可以通过这个对象看到类的结构,包括类的属性、类的方法、类的构造函数。

Class类介绍

  java.lang.Class类十分特殊,用来表示Java中的类型(class/interface/enum/annotation/primitive type/void)本身

  Class对象包含了某个被加载的类的结构。一个被加载的类对应一个Class对象

  Class类是反射的根源,如果想动态加载运行的类,必须先获得相应的Class对象

Class类的对象如何获取

  1. 运用getClass()
    Student s = new Student();
    s.getClass();
  2. 运用Class.forName() (最常用的方法)
    Class<Student> object = (Class<Student>) Class.forName(className);
  3. 运用.class语法
    Class instance = Student.class;

反射的常见操作

  1、动态加载类、动态获取类的信息(属性、方法、构造器)

  新建一个Student的类

package com.parry.guava.reflection;

public class Student {

    private String id;
    
    private String name;
    
    private int age;

    public String getId() {
        return id;
    }

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }

    public Student(String id, String name, int age) {
        super();
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.age = age;
    }

    public Student() {
        super();
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Student [id=" + id + ", name=" + name + ", age=" + age + "]";
    }
    
}
Student

  测试动态获取类的属性、方法、构造器

public class TestReflection {

    private final static String className = "com.parry.guava.reflection.Student";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Class<Student> object = (Class<Student>) Class.forName(className);

        // 获得包名+类名
        System.out.println("全类名:" + object.getName());
        // 获得类名
        System.out.println("类名" + object.getSimpleName());

        // 只能获取public类型的属性
        Field[] fields1 = object.getFields();
        for (Field f : fields1) {
            System.out.println(f);
        }
        // 获取所有类型的属性
        Field[] fields2 = object.getDeclaredFields();
        for (Field f : fields2) {
            System.out.println("类的属性:" + f);
        }
        // 获取指定的任意类型的属性
        Field field1 = object.getDeclaredField("age");
        System.out.println("Point:"+field1);
        // 获取指定的公有的属性
//        Field field2 = object.getField("age");
//        System.out.println("Point:"+field2);
        
        // 获取无参构造函数
        Constructor<Student> constructor1 = object.getConstructor(null);
        System.out.println("无参构造函数:" + constructor1);
        //获取含参构造函数
        Constructor<Student> constructor2 = object.getConstructor(String.class, String.class, int.class);
        System.out.println("含参构造函数:" + constructor2);
        
        // 获取公有的方法
        Method[] methods1 = object.getMethods();
        for(Method method:methods1){
            System.out.println("公有的方法:"+ method);
        }
        // 获取所有的方法
        Method[] methods2 = object.getMethods();
        for(Method method:methods2){
            System.out.println("所有的方法:"+ method);
        }
        // 获取指定方法名的方法
    }
}
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  2、动态构建对象
    private final static String className = "com.parry.guava.reflection.Student";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Class<Student> object = (Class<Student>) Class.forName(className);
        //通过调用反射API调用构造方法,构建对象
        Student student = object.newInstance(); //其实就是调用了Student的无参构造方法(所以必须保证Student这个JavaBean有无参构造函数)
        System.out.println(student);
    }
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  3、动态调用类和对象的方法和构造器

  (1)动态调用构造器

    private final static String className = "com.parry.guava.reflection.Student";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Class<Student> object = (Class<Student>) Class.forName(className);
        Constructor<Student> c = object.getConstructor(String.class,String.class,int.class);
        Student s = c.newInstance("1001","parry",18);
        System.out.println(s);
    }
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  (2)动态调用对象的方法

    private final static String className = "com.parry.guava.reflection.Student";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Class<Student> object = (Class<Student>) Class.forName(className);
        Student student = object.newInstance();
        //通过反射API调用普通方法
        Method method = object.getDeclaredMethod("setName", String.class);
        method.invoke(student, "yang");
        System.out.println(student);
    }
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  4、动态调用和处理属性
    private final static String className = "com.parry.guava.reflection.Student";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Class<Student> object = (Class<Student>) Class.forName(className);
        Student student = object.newInstance();
        //通过反射API操作属性
        Field field = object.getDeclaredField("name");
        //由于该属性是private,需要声明该属性不做安全检查,直接访问
        field.setAccessible(true);
        field.set(student, "parry");
        System.out.println(student);
    }
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动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:9,134张图片 - 验证集:1,529张图片 - 测试集:1,519张图片 总计:12,182张图片 分类类别: Bear(熊)、Cat(猫)、Cattle(牛)、Chicken(鸡)、Deer(鹿)、Dog(狗)、Elephant(大象)、Horse(马)、Monkey(猴子)、Sheep(绵羊) 标注格式: YOLO格式,包含归一化坐标的边界框和数字编码类别标签,支持目标检测模型开发。 数据特性: 涵盖俯拍视角、地面视角等多角度动物影像,适用于复杂环境下的动物识别需求。 二、适用场景 农业智能监测: 支持畜牧管理系统开发,自动识别牲畜种类并统计数量,提升养殖场管理效率。 野生动物保护: 应用于自然保护区监控系统,实时检测特定动物物种,辅助生态研究和盗猎预警。 智能养殖设备: 为自动饲喂系统、健康监测设备等提供视觉识别能力,实现精准个体识别。 教育研究工具: 适用于动物行为学研究和计算机视觉教学,提供标准化的多物种检测数据集。 遥感图像分析: 支持航拍图像中的动物种群分布分析,适用于生态调查和栖息地研究。 三、数据集优势 多物种覆盖: 包含10类常见经济动物和野生动物,覆盖陆生哺乳动物与家禽类别,满足跨场景需求。 高密度标注: 支持单图多目标检测,部分样本包含重叠目标标注,模拟真实场景下的复杂检测需求。 数据平衡性: 经分层抽样保证各类别均衡分布,避免模型训练时的类别偏差问题。 工业级适用性: 标注数据兼容YOLO系列模型框架,支持快速迁移学习和生产环境部署。 场景多样性: 包含白天/夜间、近距离/远距离、单体/群体等多种拍摄条件,增强模型鲁棒性。
数据集介绍:农场与野生动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:农场与野生动物目标检测数据集 图片规模: - 训练集:13,154张图片 - 验证集:559张图片 - 测试集:92张图片 分类类别: - Cow(牛):农场核心牲畜,包含多种姿态和场景 - Deer(鹿):涵盖野外环境中的鹿类目标 - Sheep(羊):包含不同品种的绵羊和山羊 - Waterdeer(獐):稀有野生动物目标检测样本 标注格式: YOLO格式标准标注,含精确边界框坐标和类别标签 数据特征: 包含航拍、地面拍摄等多视角数据,适用于复杂环境下的目标检测任务 二、适用场景 智慧农业系统开发: 支持畜牧数量统计、牲畜行为监测等农业自动化管理应用 野生动物保护监测: 适用于自然保护区生物多样性监测系统的开发与优化 生态研究数据库构建: 为动物分布研究提供标准化视觉数据支撑 智能畜牧管理: 赋能养殖场自动化监控系统,实现牲畜健康状态追踪 多目标检测算法验证: 提供跨物种检测基准,支持算法鲁棒性测试 三、数据集优势 多场景覆盖能力: 整合农场环境与自然场景数据,包含光照变化、遮挡等真实场景 精确标注体系: - 经专业团队双重校验的YOLO格式标注 - 边界框精准匹配动物形态特征 数据多样性突出: - 包含静态、动态多种动物状态 - 涵盖个体与群体检测场景 任务适配性强: - 可直接应用于YOLO系列模型训练 - 支持从目标检测扩展到行为分析等衍生任务 生态研究价值: 特别包含獐等稀有物种样本,助力野生动物保护AI应用开发
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