泛型问题,这是什么技巧?

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蓝花 2013年3月 Java大版内专家分月排行榜第三
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来逗她

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泛型类和泛型方法

但是,什么是泛型?你需要它们吗?你会在自己的应用软件中使用它们?在本文中,我们将回答这些问题并细致地分析泛型的使用,能力及其局限性。什么是泛型泛型的好处:所谓泛型是指将类型参数化以达到代码复用提高软件...

《Java编程十五讲》第五讲:什么是泛型?作用是什么?一个案例串讲

第五讲 泛型 前几次讲座,我们在程序里面看到了泛型(Generics),今天我们就来专门谈一谈。 下面先看泛型的作用:它们被设计出来用于扩展Java的类型系统...为了了解个概念,我们从头来,先看没有泛型的时候我们怎么

Java泛型中<?> 和 <? extends Object>的异同分析

点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标”回复“资源”获取独家整理的学习资料!作者 | 刘一手来源 |公众号「锅外的大佬」Java Generics – <?> vs &...

Java知识体系最强总结(2020版)

本人从事Java开发已多年,平时有记录问题解决方案和总结知识点的习惯,整理了一些有关Java的知识体系,不是最终版,会不定期的更新。也算是记录自己在从事编程工作的成长足迹,通过博客可以促进博主与阅读者的共同...

09 10-泛型限定(上限的体现和下限的体现1 2) 11-泛型限定(通配符的体现) 12-集合查阅的技巧)

泛型的基础概念,T和?的使用方法和区别

泛型类型 T:表示确定的类型,最常用的泛型表示方法。  ? :表示不确定的类型,类似于通配符。  K:一般用于键值对中的 –&gt;键 //HashMap&lt;k,V&gt; map=new HashMap&lt;&gt;();//当然...

泛型

什么是Java泛型 1.java泛型是javaSE 1.5的新特性,泛型的本质是参数化类型,也就是说所操作的数据类型被指定为一个参数。这种参数类型可以用在类、接口和方法的创建中,分别称为泛型类、泛型接...

泛型超详细解读(一):泛型基础

一:什么是泛型泛型是jdk5才引进的,泛型其实指得就是参数化类型,使得代码可以适应多种类型。像容器,List,大量使用了泛型,它的主要目的之一就是用来指定容器要持有什么类型的对象。我认为,泛型的好处很多:1....

Java高级系列——如何使用、何时使用泛型(Generics)?

在早期的Java版本中并未出现泛型泛型是在Java 5发布之后被添加到Java中的。从那以后,可以说泛型彻底改变了Java程序的编写方式,提供了更强大的类型保证,使代码更安全。 本文我们将会从接口、类、和方法的开始去...

JDK 5.0中的泛型类型简介

最重要的变化是增加了泛型类型 (泛型)-支持使用实例化时指定的抽象类型参数定义类。 泛型具有增加大型程序的类型安全性和可维护性的巨大潜力。 泛型与JDK 5.0中的其他一些新语言功能协同交互,包括增强的for...

JAVA泛型详解与使用技巧

1:为什么要使用Java泛型 看看下面程序例子(不使用泛型): public static void main(String[] args) { List list = new ArrayList(); list.add("zhangsan"); list.add("lisi"); ...

java使用泛型后消除泛型_如何以及何时使用泛型

java使用泛型后消除泛型 本文是我们名为“ 高级Java ”的学院课程的一部分。 本课程旨在帮助您最有效地使用Java。 它讨论了高级主题,包括对象创建,并发,序列化,反射等。 它将指导您完成Java掌握的旅程! 在...

泛型就意味着代码膨胀?

我所了解的泛型实现,也就C++和Java,C++靠的是用代码膨胀来满足性能,Java泛型则只是一个Sugar。 现在使用C++泛型的人越来越多,生成的程序体积也越来越大。一个对10种数据和10种算子使用了泛型算法的程序,代码...

手把手教你整合最优雅SSM框架:SpringMVC + Spring + MyBatis

小疯手把手带你整合SpringMVC+Spring+MyBatis三大框架,俗称SSM,用它完全代替传统的SSH框架,把它们最优雅的一面发挥出来。整合配置结束后,会有一个应用实例“图书管理系统”带给大家,希望能快速上手个框架!

使用泛型的小技巧

当程序大量使用泛型类型的时候,或者泛型的 类型参数个数比较多的时候,代码可能看着比较散乱,不够简洁。此时可以使用using指令 来声明一个代表着泛型类型的集合: using IntList = List&lt;int&gt;; ...

Android泛型的基础概念,T和?的使用方法和区别

Android泛型的基础概念,T和?的使用方法和区别 上一篇,Android命名规范,开发规范,注意点整理(一): https://blog.csdn.net/weixin_40234977/article/details/79921768 泛型类型 T:表示确定的类型,最...

Java 泛型(Generics) 综述

一. 引子 一般的类和方法,只能使用具体类型...有许多原因促成了泛型的出现,而最重要的一个原因,就是为了 更安全友好的使用容器类 : 用来指定容器要持有什么类型的对象,而且由编译器来保证类型的正确性。 ...

如何获取泛型的class_泛型的高级运用,代码重构必须要了解的技巧

前言泛型相信大家都不陌生,经常都会用到,像在一些集合类啊,一些开源框架啊,这种...泛型的运用场景一当我们写了一个采用泛型的类,但是怎么获取到个类上的泛型呢,直接 run 一段简短的代码看下。/** * @author:...

kotlin之泛型的使用

我们最先了解到的泛型应该是来自于Java,在Java SE 1.5的时候,首次提出了泛型的概念,泛型的本质是参数化的类型,也就是说传递操作的数据类型被指定为一个参数,泛型可以被应用于类(泛型类)、接口(泛型接口)、方法...

泛型方法和泛型类的使用(学习笔记)

1. 泛型的简介 泛型,即“参数化类型”。一提到参数,最熟悉的就是定义方法时有形参,然后调用此方法时传递实参。...泛型一半是用在集合上,比如现在吧一个字符串类型的值放入到集合里面,个时候,...

牛客网Java刷题知识点之泛型概念的提出、什么是泛型泛型在集合中的应用、泛型类、泛型方法、泛型接口、...

 先来看个泛型概念提出的背景的例子。  GenericDemo.java   package zhouls.bigdata.DataFeatureSelection; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; public class Gener...

泛型的使用环境,以及技巧

泛型文章中,了解了泛型的简单定义,篇文章就来谈谈泛型的各种使用环境 1.泛型类:使用场景:定义一个类,使他能满足不同需求————泛型类的定义 : /// <summary> /// 定义泛型类 /// </summary...

JAVA之旅(二十一)——泛型的概述以及使用,泛型类,泛型方法,静态泛型方法,泛型接口,泛型限定,通配符

JAVA(二十一)——泛型的概述 不知不觉JAVA之旅已经写到21篇了,不得不感叹当初自己坚持要重学一遍JAVA的信念,中途... 什么是泛型,我们可以用一个很典型的例子来说明 package com.lgl.hellojava;import java.util.A

ArrayList的toArray()方法为啥不利用泛型返回List的泛型类型的数组探究

一、背景 有些同学提出“ArrayList的public <T> T[] toArray(T[] a) 带参数的方法支持泛型可以返回参数类型的数组,...另外我将介绍一下通用解决问题的方法,方便大家举一反三。 二、研究 无参源码ja...

泛型的高级运用,代码重构必须要了解的技巧

泛型的灵活运用,代码重构必须要了解的奇淫技巧 前言 泛型相信大家都不陌生,经常都会用到,像在一些集合类啊,一些开源框架啊,这种东西随处可见,如果不能好好理解的话,看起源码来也会增加了一点儿复杂度。 泛型...

c#编码技巧(五):用泛型T实现遍历类的属性-遍历任意类的属性

本实例代码演示了如何利用泛型T,遍历任意类的所有属性: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace GenericT { class...

OpenGL-Shader

共六章 1.基础章节,从Shader1.0版本到新的4.5版本,介绍每一个版本中特性的用法; 2.Tesslattion Shader应用/基础案例分析 3.Gemotry Shader应用/基础案例分析 4.Compute Shader应用/基础案例分析 5.通过大量案例讲解分析/结合新特性,介绍用法 6.性能调优,如果借助shader加速应用,让你的程序支撑百万级别的场景对象轻松应对 全面解析OpenGL Shader语言,从1.0到4.5版本,全面掌握shader编成,并能够熟练的应用

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

Spring Boot 入门

Spring Boot 入门介绍,听完这些课程你可以了解到 Spring Boot 的优势,为什么需要使用 Spring Boot ,学会使用 Spring Boot 创建一个简单的 Hello World ,并写学会使用 Spring Boot 单元测试。 了解 Spring Boot 并掌握 Spring Boot 基础开发

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