static{}语句块详解

static{}(即static块),会在类被加载的时候执行且仅会被执行一次,一般用来初始化静态变量和调用静态方法。

  举ge例子:

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public  class  Test
{
     public  static  int  X =  100 ;
 
     public  final  static  int  Y =  200 ;
 
     public  Test()
     {
         System.out.println( "Test构造函数执行" );
     }<br>
     static
     {
         System.out.println( "static语句块执行" );
     }
 
     public  static  void  display()
     {
         System.out.println( "静态方法被执行" );
     }
 
     public  void  display_1()
     {
         System.out.println( "实例方法被执行" );
     }
 
}

  

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public  class  StaticBlockTest
{
     public  static  void  main(String args[])
     {
         try
         {
             Class.forName( "Test" );
             Class.forName( "Test" );
         }
         catch  (ClassNotFoundException e)
         {
             e.printStackTrace();
         }
     }
}

  结果:你会发现虽然执行了两条Class.forName("Test")语句,但是,只输出了一条"静态方法被执行"语句;其实第二条Class.forName()语句已经无效了,因为在虚拟机的生命周期中一个类只被加载一次;又因为static{}是伴随类加载执行的,所以,不管你new多少次对象实例,static{}都只执行一次。

  --关于类加载请看本文的附录。

 

 1、static{}语句块执行的时机,即类被加载准确含义:

  (1)用Class.forName()显示加载的时候;

  (2)实例化一个类的时候,如将main()函数的内容改为:Test t=new Test();//这种形式其实和1相比,原理是相同的,都是显示的加载这个类,读者可以验证Test t=new Test();和Test t=(Test)Class.forName().newInstance();这两条语句效果相同。

  (3)调用类的静态方法的时候,如将main()函数的内容改为:Test.display();

  (4)调用类的静态变量的时候,如将main()函数的内容改为:System.out.println(Test.X);

 

  总体来说就这四种情况,但是我们特别需要注意一下两点:

  (1)调用类的静态常量的时候,是不会加载类的,即不会执行static{}语句块,读者可以自己验证一下(将main()函数的内容改为System.out.println(Test.Y);),你会发现程序只输出了一个200;(这是java虚拟机的规定,当访问类的静态常量时,如果编译器可以计算出常量的值,则不会加载类,否则会加载类)

  (2)用Class.forName()形式的时候,我们也可以自己设定要不要加载类,如将Class.forName("Test")改为 Class.forName("Test",false,StaticBlockTest.class.getClassLoader()),你会发现程序什么都没有输出,即Test没有被加载,static{}没有被执行。

 

 

2、static{}语句块的执行次序

  (1)当一个类中有多个static{}的时候,按照static{}的定义顺序,从前往后执行;

  (2)先执行完static{}语句块的内容,才会执行调用语句;

复制代码
public class TestStatic
{
    static
    {
        System.out.println(1);
    }
    static
    {
        System.out.println(2);
    }
    static
    {
        System.out.println(3);
    }

    public static void main(String args[])
    {
        System.out.println(5);
    }

    static
    {
        System.out.println(4);
    }
}
复制代码

结果:程序会输出1,2,3,4,5

 

  (3)如果静态变量在定义的时候就赋给了初值(如 static int X=100),那么赋值操作也是在类加载的时候完成的,并且当一个类中既有static{}又有static变量的时候,同样遵循“先定义先执行”的原则;

复制代码
class Test
{
    public static int X = 300;
    static
    {
        System.out.println(X);
        X = 200;
        System.out.println(X);
    }
}

public class StaticBlockTest
{
    public static void main(String args[])
    {
        System.out.println(Test.X);
    }
}
复制代码

结果:程序会依次输出300,200,200,先执行完X=300,再执行static{}语句块。

 

(4)访问静态常量,如果编译器可以计算出常量的值,则不会加载类。即如果A类的静态常量值是通过B类的静态常量赋值,则不加载,否则需要加载A类。

复制代码
public class TestA
{
    public static final int a = TestB.a;

    public static final int b = TestB.b;
   public static final int c = 90;
  static
    {
        System.out.println("TestA static语句块执行");
    }
}

public class TestB
{
    public static int a = 90;

    public static final int b = 90;

    static
    {
        System.out.println("TestB static语句块执行");
    }
}

public class StaticTest
{
    public static void main(String args[])
    {
        System.out.println(TestA.a);
    }
}
复制代码

System.out.println(TestA.a);的结果:

1
2
3
TestB  static 语句块执行
TestA  static 语句块执行
90

System.out.println(TestA.b)和System.out.println(TestA.c)的结果:

1
 

  

附录:

类加载:Java命令的作用是启动虚拟机,虚拟机通过输入流,从磁盘上将字节码文件(.class文件)中的内容读入虚拟机,并保存起来的过程就是类加载。

类加载特性 :
      *在虚拟机的生命周期中一个类只被加载一次。
      *类加载的原则:延迟加载,能少加载就少加载,因为虚拟机的空间是有限的。
      *类加载的时机:
      1)第一次创建对象要加载类.
      2)调用静态方法时要加载类,访问静态属性时会加载类。
      3)加载子类时必定会先加载父类。
      4)创建对象引用不加载类.
      5) 子类调用父类的静态方法时
          (1)当子类没有覆盖父类的静态方法时,只加载父类,不加载子类
          (2)当子类有覆盖父类的静态方法时,既加载父类,又加载子类
      6)访问静态常量,如果编译器可以计算出常量的值,则不会加载类,例如:public static final int a =123;否则会加载类,例如:public static final int a = math.PI。

转载于:https://www.cnblogs.com/jxldjsn/p/6029081.html

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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