effective-java-3rd-chinese

时间: 2023-07-01 12:02:17 浏览: 59
### 回答1： 《Effective Java第三版》是由Joshua Bloch所著的一本Java编程指南。这本书是基于第二版的更新版本，目的是给Java程序员提供一些最佳实践和经验，以编写高效、可维护和可靠的Java代码。 这本书共分为15个章节，每个章节都讲解了一个与Java开发有关的重要主题。比如，章节一讲述了使用静态工厂方法代替构造器的优点，章节二则介绍了如何用Builder模式来构建复杂的对象。此外，书中还提及了Java对象的等价性、覆盖equals方法和hashCode方法、避免创建不必要的对象、使用泛型、枚举、lambda表达式等等。 《Effective Java第三版》通过具体的代码示例和清晰的解释来说明每个主题的关键概念，使读者能够更好地理解和应用。此外，书中还提供了一些实用的技巧和技术，例如避免使用原始类型、尽量使用接口而非类来定义类型等。 总的来说，这本书提供了很多实用的建议和技巧，可以帮助Java开发者写出高质量的代码。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以从中受益匪浅。无论你是打算从头开始学习Java编程，还是已经有一定经验的开发者，这本书都是值得推荐的读物。 ### 回答2： 《Effective Java 第三版》是由Joshua Bloch 所著的一本Java编程指南，是Java程序员必读的经典之作。该书共包含90个条目，涵盖了各种Java编程的最佳实践和常见问题的解决方法。 本书分为多个部分，每个部分都侧重于一个特定的主题。作者探讨了Java编程中的各种问题和挑战，并提供了解决方案和建议。这些建议包括如何选择和使用合适的数据结构和算法，如何设计高效的类和接口，如何处理异常和错误，以及如何编写可读性强的代码等等。 《Effective Java 第三版》还关注了Java编程中的性能优化和安全性问题。作者强调了遵循Java语言规范、使用标准库、防范常见安全漏洞等重要原则。此外，本书还介绍了Java 8及其后续版本的新特性和用法，如Lambda表达式、流式编程和Optional类等。 这本书的特点之一是每个条目都独立于其他条目，可以单独阅读和理解。每个条目开头都有一个简洁的总结，让读者能够快速掌握主要观点。此外，书中还有大量的示例代码和解释，帮助读者更好地理解和运用所学知识。 总的来说，《Effective Java 第三版》是一本非常实用和全面的Java编程指南。它适用于各个层次的Java程序员，无论是初学者还是有经验的开发人员，都可以从中获得宝贵的经验和知识。无论是编写高质量的代码、优化性能还是确保安全性，这本书都是一本不可或缺的参考书籍。 ### 回答3： 《Effective Java 第3版（中文版）》是由 Joshua Bloch 所著的一本关于使用 Java 编程语言的指南书。该书是对 Java 语言的最佳实践的详尽描述，为中高级 Java 开发人员提供了许多实用的建议和技巧。 该书的主要内容包括Java 语言的优雅编程风格、类和接口的设计、Lambda 表达式和流的使用、泛型、异常和并发编程等方面的最佳实践。 在《Effective Java 第3版（中文版）》中，许多传统的 Java 开发中的陷阱、常见错误和不良习惯都得到了深入的剖析和解答。它不仅提供了可供开发人员参考的示例代码，还解释了为什么某种方式是有问题的，以及如何更好地进行改进。 该书的深度和广度非常适合正在努力提高 Java 编程技能的开发人员。它涵盖了多个关键领域，为读者提供了在实际项目中解决常见问题的方法和思路。 此外，《Effective Java 第3版（中文版）》还介绍了最新版本的一些特性和改进。例如，它详细说明了如何正确地使用 Java 8 中新增的 Lambda 表达式和流，以及如何充分利用 Java 9、10 和 11 中的新功能。 总之，这本书是 Java 开发人员必备的指南之一。通过深入理解和应用书中的实践建议，读者可以更加高效地编写、优化和维护 Java 代码。无论是想提升职业技能还是在项目中减少错误和问题，这本《Effective Java 第3版（中文版）》都是一本非常有帮助的参考书。

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jonykchen#effective-java-3rd-chinese#82. 文档应包含线程安全属性1

如果这些假设是错误的，生成的程序可能缺少足够的同步（详见 78 条）或过度的同步（详见 79 条）。无条件线程安全 — 该类的实例是可变的，但是该类具有足够的内
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hheuii#effective-java-3rd-chinese#43. 方法引用优于lambda表达式1

例如，考虑这段代码，它被假定出现在一个名为 GoshThisClassNameIsHumongous 的类中：这个 lambda 类似于等价于下面的代码：使用方

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### 回答1： 对于Effective Java第三版中文版，我们可以看到它被彻底更新，具有更紧凑的结构，更新的内容，并且更加全面地涵盖了Java 8、9、10和11中的新特性。《Effective Java》是一本经典的Java编程指南，作者是Joshua Bloch。以下是《Effective Java 第三版》的中文名称： 《Effective Java：第三版》 希望能对您有所帮助！ ### 回答2： 《Effective Java》第三版是一本经典的Java编程指南，是Java开发者必备的一本书籍。它是一本以实践为导向的书籍，包括了许多重要的Java编程技巧和最佳实践，帮助读者在编写代码时避免一些常见的陷阱和错误，提高代码的可读性、可维护性、可重用性等方面的水平。 本书分为14章，每章涵盖一个Java的关键主题。对于每个主题，作者都会提出一些实践建议，同时给出具体的例子和解释。这些例子都是实际的Java代码，帮助读者更好地理解他们所阅读的内容。 在第三版中，作者对之前版本的内容进行了全面更新，并新增了一些新的章节。其中，最值得一提的莫过于第11章，介绍了Java平台所提供的函数式编程的特性，以及如何在Java中使用这些特性来编写更加简洁、高效的代码。此外，书中还涵盖了许多其他的主题，如优先使用接口而不是抽象类、避免过度使用对象引用、使用枚举和注解等等，都是非常实用的知识点。 此外，本书的语言通俗易懂，非常适合各种层次的Java开发者阅读。无论是初学者还是有多年经验的开发者，都可以从这本书中学到很多有用的知识和经验。因此，我强烈推荐这本书给所有正在学习或使用Java语言的开发者。 ### 回答3： 《Effective Java》第三版中文是一本非常重要的Java编程书籍，被誉为是Java程序员必备的经典之作。本书由Joshua Bloch所著，全书分为16个章节，主要介绍了Java中常见的问题和解决方案，以及一些语法习惯和最佳实践理念。 本书的第一、二版已经出版很久了，但开发者们仍然需要它们，因为Java语言不断发展和改进，一些新知识和最佳实践也在不断涌现，这本书也就顺应时代的发展而出了第三版。 在本书中，作者详细讲解了Java中的许多语法和类库中的漏洞，指出了不良实践及其产生的问题，并提供了更好的解决方案。例如，当需要在一个类中实现Singleton模式时，传统的做法是用一个私有的静态变量来保存该类的唯一实例。但实际上，仅仅使用静态变量是不够安全的，因为它可能会被反序列化攻击破解。在这种情况下，作者提供了一个更加安全的解决方案，即利用枚举类型来实现单例模式。 此外，本书还讲解了Java的一些核心知识点，如泛型、枚举、注解等等。这些知识点对于Java程序员来说都是非常关键的，而本书通过讲解实例和案例，使得读者能够深入理解每个知识点的实际应用场景。 总之，《Effective Java》第三版中文是一本不可多得的Java编程书籍，对于Java开发者来说是不可或缺的参考资料。阅读本书可以帮助程序员充分理解Java语言的精髓和现代编程技术，写出更高质量、更可靠的代码，让程序更加健壮和易于维护。

memetic q-learning

Memetic Q-learning is a type of reinforcement learning algorithm that combines the traditional Q-learning approach with evolutionary algorithms. The idea behind memetic Q-learning is to use genetic algorithms to optimize the Q-values of the states and actions in a reinforcement learning problem. This approach allows the algorithm to learn faster and more efficiently than traditional Q-learning by exploiting the strengths of both approaches. In memetic Q-learning, the algorithm starts with a population of Q-tables, which represent the value of each state-action pair in the problem. The population is then evolved using genetic algorithms, which select the best Q-tables and use them to generate new ones through mutation and crossover operations. The Q-values of the new tables are then updated using the traditional Q-learning update rule. Memetic Q-learning has been shown to be effective in several applications, including robot control, game playing, and portfolio optimization. However, it can be computationally expensive due to the need to maintain a population of Q-tables and perform evolutionary operations on them.

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NIST SP800-60是美国国家标准与技术研究院（NIST）发布的一份指南，题为"Creating Effective Security Awareness and Training Programs"（创建有效的安全意识和培训计划）。该指南旨在帮助组织开发和实施安全意识和培训计划，以提高员工对安全风险和最佳实践的认识，从而加强组织的信息安全。 NIST SP800-60指南提供了一个系统性的方法，帮助组织识别和理解其安全培训需求，并制定相应的培训计划。它强调了培训计划需要根据组织的特定需求进行定制，包括实施员工调查、风险评估和学习目标的定义。指南还提供了相关背景信息，介绍了信息安全意识以及目前的威胁和漏洞，并提供了一些示例培训内容和方法。 根据NIST SP800-60，一个有效的安全意识和培训计划应包括以下几个方面： 1. 确定培训承担者：确定谁将负责安全培训的设计、开发和交付，并提供与所需知识和技能相匹配的培训。 2. 创造培训内容：培训内容应涵盖组织的安全政策、程序和措施，以及员工在工作中可能遇到的风险和漏洞。 3. 选择培训方法：选择最适合组织需求和员工群体的培训方法，如面对面培训、在线培训、安全活动等。 4. 设计培训评估：设计培训评估机制，以确定培训效果，并根据需要进行持续改进。 5. 与员工共享信息：确保培训的信息易于理解和获取，通过多种渠道将信息传递给员工，如企业内部网站、会议、通知等。 最后，NIST SP800-60指南还提供了一些建议和最佳实践，以帮助组织实现持续的安全培训和提高员工的安全意识。 通过遵循这些指南，组织可以更好地保护其信息和资产免受安全威胁。

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Epoch-dependent dropout is a type of dropout regularization technique used in deep learning. It is a modification of the standard dropout technique, where the probability of keeping a unit during training is varied based on the current epoch number. The idea behind epoch-dependent dropout is that as the training progresses, the network becomes more robust and overfitting becomes less likely. Therefore, the dropout rate can be gradually reduced as the training epochs increase, allowing the network to learn more complex representations. In epoch-dependent dropout, the dropout rate is typically set to a high value at the beginning of training and gradually decreased over time. This can be done in a linear or exponential manner, depending on the specific implementation. By reducing the dropout rate over time, epoch-dependent dropout allows the network to gradually learn more complex representations while still preventing overfitting. Overall, epoch-dependent dropout is a useful technique for preventing overfitting in deep learning models, and it can be particularly effective when used in conjunction with other regularization techniques such as weight decay and early stopping.

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CMA-ES（Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy）是一种基于进化算法的优化方法，用于寻找非线性、高维、非凸函数的最优解。下面是Python实现CMA-ES的示例代码： python import numpy as np from scipy.stats import multivariate_normal class CMAES: def __init__(self, dim, mu, sigma): self.dim = dim self.mu = mu self.sigma = sigma self.lambda_ = int(4 + np.floor(3 * np.log(dim))) # population size self.weights = np.log(self.lambda_ + 1 / 2) - np.log(np.arange(1, self.lambda_ + 1)) self.weights /= np.sum(self.weights) self.mu_eff = np.sum(self.weights) ** 2 / np.sum(self.weights ** 2) # variance-effective size of mu self.c_sigma = (self.mu_eff + 2) / (dim + self.mu_eff + 5) # learning rate for sigma control self.d_sigma = 1 + 2 * max(0, np.sqrt((self.mu_eff - 1) / (dim + 1)) - 1) + self.c_sigma # damping parameter for sigma control self.pc = np.zeros(dim) # evolution path for C self.ps = np.zeros(dim) # evolution path for sigma self.B = np.eye(dim) # transformation matrix self.D = np.ones(dim) # diagonal matrix self.C = np.eye(dim) # covariance matrix self.sigma_hist = [] def ask(self): self.z = np.random.randn(self.lambda_, self.dim) self.y = np.dot(self.z, self.B * np.diag(self.D)) * self.sigma + self.mu return self.y def tell(self, x, fit): idx = np.argsort(fit) z = np.dot(self.B.T, self.z[idx, :].T).T / np.sqrt(self.D) self.pc = (1 - self.c_sigma) * self.pc + np.sqrt(self.c_sigma * (2 - self.c_sigma) * self.mu_eff) * np.sum(self.weights[:, None] * z[:self.mu, :], axis=0) self.ps = (1 - self.c_sigma) * self.ps + np.sqrt(self.c_sigma * (2 - self.c_sigma)) * np.dot(self.B, np.dot(np.diag(1 / np.sqrt(self.D)), np.mean(z[:self.mu, :], axis=0))) hsig = np.linalg.norm(self.ps) / np.sqrt(1 - (1 - self.c_sigma) ** (2 * self.iteration)) / self.d_sigma < 1.4 + 2 / (self.dim + 1) self.sigma *= np.exp((self.c_sigma / self.d_sigma) * (np.linalg.norm(self.ps) / self.sigma - 1)) if hsig: self.C = (1 - self.c_sigma) * self.C + self.c_sigma * np.dot(self.pc[:, None], self.pc[None, :]) + self.c_sigma * (1 - np.sum(self.weights ** 2)) * self.C else: self.C = (1 - self.c_sigma) * self.C + self.c_sigma * np.dot(self.pc[:, None], self.pc[None, :]) self.D, self.B = np.linalg.eigh(self.C) self.D = np.sqrt(self.D) self.sigma_hist.append(self.sigma) self.iteration += 1 def result(self): return self.mu, self.sigma, self.sigma_hist 使用示例： python def sphere(x): return np.sum(x ** 2) es = CMAES(dim=10, mu=5, sigma=1) for i in range(100): x = es.ask() fit = np.array([sphere(x[i]) for i in range(len(x))]) es.tell(x, fit) print(es.result()) 此示例演示了使用CMA-ES来优化10维球函数的最小值。

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