深入浅析java中static class及静态内部类和非静态内部类的不同

时间: 2023-08-30 12:02:21 浏览: 66
在Java中,有两种内部类:静态内部类和非静态内部类。它们的主要区别在于访问方式和用途。 静态内部类是一个独立的类,但它是作为宿主类的一个静态成员存在的。它可以访问宿主类的静态成员,但不能直接访问宿主类的非静态成员。另外,静态内部类的实例化不依赖于宿主类的实例化,可以直接通过宿主类访问或使用。静态内部类通常用于将一个类嵌套在另一个类中,并与其它外部类共享。 非静态内部类是一个依赖于宿主类实例的类,它只能在宿主类的实例中被实例化。非静态内部类可以直接访问宿主类的成员,包括静态和非静态成员。非静态内部类的实例化必须依赖于宿主类的实例,并通过宿主类的实例访问或使用。非静态内部类通常用于充当宿主类的辅助类,以提供更多特定于宿主类实例的功能。 总结起来,静态内部类可以看作是宿主类的静态成员,独立于宿主类的实例存在,并且可以直接使用宿主类的静态成员;非静态内部类是宿主类的一部分,依赖于宿主类的实例存在,并且可以直接使用宿主类的所有成员。 在实际应用中,选择使用静态内部类还是非静态内部类取决于具体需求。如果一个类不依赖于宿主类的实例,且能够独立使用,那么可以使用静态内部类;如果一个类需要依赖于宿主类的实例,并且需要访问宿主类的成员,那么就需要使用非静态内部类。
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浅析linux中使用nohup及screen运行后台任务的示例和区别

nohup和screen是在Linux系统中常用的运行后台任务的工具,它们在功能和使用方式上有一些区别。 首先,nohup是一个可以运行命令或脚本的命令。使用nohup命令可以让命令在后台运行,并且不会受到终端退出的影响。使用nohup的示例如下: ``` nohup command & ``` 其中,command是要运行的命令或脚本,&表示在后台运行。例如,要在后台运行一个名为task.sh的脚本,可以使用以下命令: ``` nohup ./task.sh & ``` nohup命令会将命令的输出信息重定向到nohup.out文件中,可以通过查看该文件来获取命令的输出。 相比之下,screen是一个用于多路复用命令行界面的工具。使用screen可以在一个终端窗口中同时运行多个会话,并且可以在不同的会话之间切换。使用screen的示例如下: ``` screen -S session_name ``` 其中,session_name是会话的名称,可以根据需要指定。进入会话后,可以在其中运行命令或脚本。 要在screen会话中运行后台任务,可以先进入会话,然后使用nohup命令来运行命令或脚本。例如,要在一个名为my_session的会话中运行任务,可以按照以下步骤进行: 1. 进入my_session会话:`screen -r my_session` 2. 运行需要后台运行的命令或脚本:`nohup command &` nohup命令将任务放在后台运行,并且不受终端退出的影响。可以通过查看nohup.out文件来获取命令的输出。 总结来说,nohup适用于简单的后台任务,它可以让命令在后台运行并且不受终端退出的影响。而screen适用于需要同时运行多个会话,并且能够在会话之间切换的情况下使用nohup来运行后台任务。

scala map java map_浅析scala中map与flatMap的区别

在Scala中,`map`和`flatMap`都是用于转换集合中的元素的高阶函数。它们可以被用于`List`、`Set`、`Array`等集合类型。 `map`函数接收一个函数作为参数,该函数将每个元素映射为一个新元素,并返回具有新元素的新集合。例如: ```scala val list = List(1, 2, 3, 4) val newList = list.map(x => x * 2) // newList: List[Int] = List(2, 4, 6, 8) ``` 在上面的例子中,`map`函数将每个元素乘以2,并返回一个新列表。 `flatMap`函数也接收一个函数作为参数,该函数将每个元素映射为一个集合,并将所有集合合并为一个新集合。例如: ```scala val list = List(List(1, 2), List(3, 4)) val newList = list.flatMap(x => x) // newList: List[Int] = List(1, 2, 3, 4) ``` 在上面的例子中,`flatMap`函数将两个列表合并为一个,返回包含所有元素的新列表。 因此,`map`和`flatMap`的区别在于它们对返回值的类型不同。`map`返回一个新集合,而`flatMap`返回一个合并的集合。在处理嵌套集合时,`flatMap`可以将嵌套的集合展平为单个列表,而`map`不能做到这一点。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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