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java参数的值传递
http://www.an-ping.com/forum/blog/detail.asp?blog_id=2&content_id=127
在java中,只有“值传递“一种参数传递方式。
1. 按值传递和按引用传递
定义按值传递和按引用传递
这两个术语是重要的。按值传递意味着当将一个参数传递给一个函数时,函数接收的是原始值的一个副本。因此,如果函数修改了该参数,仅改变副本,而原始值保持不变。按引用传递意味着当将一个参数传递给一个函数时,函数接收的是原始值的内存地址,而不是值的副本。因此,如果函数修改了该参数,调用代码中的原始值也随之改变。
2. 对象(object)与引用(reference)
我们知道:
A a = new A();
产生一个A类型的对象,a是这个对象的的一个引用,即a指向heap中真正的对象,而a和其他基本数据类型 一起存放在stack中.也就是object通过reference操控,在底层的话,a更象一个指针.
3.一个帮助理解的例子:
这个程序最后输出的结果将是:
11
Hello
99f
对于int类型的参数11, 虽然改变了形参的值,但是实参却不改变,这同C语言中是一样的。
对于String 类型的变量 str,因为在java中String作为对象来处理,参考上面的分析,str是"hello"的一个引用(指针),按照值传递的说法value是str 的一个副件,因此也是一个引用。但是他经过value = new String ("different");被修改后value指向了一个新的对象。所以str所指的内容没有被改变。
pt 是主函数中创建的PassTest的对象,通过传递它,就可以完成地址的传递,子函数中,ref与主函数的pt指向的其实是一个内存单元,那么修改 ref中的ptValue的值,也就是修改pt中的ptValue的值,即使没有最后的数据返回,这个数据也是会改变的。
我们要记住,a只不过是对象的reference,而reference的复件与原来的reference指向的是同一个对象 我们对复件的操作,与对a的操作一样,最终还是对指向对象的操作,因此,java的参数,只有值传递.
http://www.an-ping.com/forum/blog/detail.asp?blog_id=2&content_id=127
在java中,只有“值传递“一种参数传递方式。
1. 按值传递和按引用传递
定义按值传递和按引用传递
这两个术语是重要的。按值传递意味着当将一个参数传递给一个函数时,函数接收的是原始值的一个副本。因此,如果函数修改了该参数,仅改变副本,而原始值保持不变。按引用传递意味着当将一个参数传递给一个函数时,函数接收的是原始值的内存地址,而不是值的副本。因此,如果函数修改了该参数,调用代码中的原始值也随之改变。
2. 对象(object)与引用(reference)
我们知道:
A a = new A();
产生一个A类型的对象,a是这个对象的的一个引用,即a指向heap中真正的对象,而a和其他基本数据类型 一起存放在stack中.也就是object通过reference操控,在底层的话,a更象一个指针.
3.一个帮助理解的例子:
public class PassTest { float ptValue; public void changeInt(int value) { value = 55; } public void changeStr(String value) { value = new String("different"); } public void changeObjValue(PassTest ref) { ref.ptValue = 99f; } public static void main(String args[]) { String str; int val; PassTest pt = new PassTest(); val = 11; pt.changeInt(val); System.out.println("Int value is: " + val); str = new String("Hello"); pt.changeStr(str); System.out.println("Str value is: " + str); pt.ptValue = 101f; pt.changeObjValue(pt); System.out.println("Current ptValue is: " + pt.ptValue); } }
这个程序最后输出的结果将是:
11
Hello
99f
对于int类型的参数11, 虽然改变了形参的值,但是实参却不改变,这同C语言中是一样的。
对于String 类型的变量 str,因为在java中String作为对象来处理,参考上面的分析,str是"hello"的一个引用(指针),按照值传递的说法value是str 的一个副件,因此也是一个引用。但是他经过value = new String ("different");被修改后value指向了一个新的对象。所以str所指的内容没有被改变。
pt 是主函数中创建的PassTest的对象,通过传递它,就可以完成地址的传递,子函数中,ref与主函数的pt指向的其实是一个内存单元,那么修改 ref中的ptValue的值,也就是修改pt中的ptValue的值,即使没有最后的数据返回,这个数据也是会改变的。
我们要记住,a只不过是对象的reference,而reference的复件与原来的reference指向的是同一个对象 我们对复件的操作,与对a的操作一样,最终还是对指向对象的操作,因此,java的参数,只有值传递.
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深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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