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时间: 2023-09-07 21:13:24 浏览: 124

Java初学者了解"=="与equals的区别

Java 中的"=="和equals()方法的区别 Java 初学者在学习 Java 语言时，经常会遇到"=="和equals()方法的区别问题。很多初学者可能会混淆这两个概念，导致程序出现错误。因此，本文将详细介绍"=="和equals()方法的区别，并提供示例代码帮助大家更好理解。一、"=="运算符 "=="运算符是 Java 中的一种比较运算符，用于比较两个变量的值是否相等。对于基本数据类型，如 int、float、boolean 等，"=="运算符比较的是两个变量的值。例如： ```java int a = 5; int b = 4; int c = 5; System.out.println(a == b); // false System.out.println(a == c); // true ``` 对于引用数据类型，如 String、Array 等，"=="运算符比较的是两个对象在内存中的存储位置（地址、引用）是否一致。例如： ```java String str1 = new String("Hello"); String str2 = new String("Hello"); String str3 = new String("World"); System.out.println(str1 == str2); // false，new 出来的对象在堆中，属于两个对象 System.out.println(str1 == str3); // false，同上 ``` 二、equals()方法 equals()方法是 Object 类中的一个方法，用于比较两个对象的内容是否相等。String 类继承至 Object 类，对 equals() 方法进行了方法重写。例如： ```java String str1 = "Hello"; String str2 = "Hello"; String str3 = "World"; String str4 = new String("Hello"); String str5 = new String("World"); System.out.println(str1.equals(str2)); // true，内容相同 System.out.println(str1.equals(str3)); // false，内容不同 System.out.println(str1.equals(str4)); // true，内容相同 System.out.println(str1.equals(str5)); // false，内容不同 ``` equals() 方法的实现可以由子类进行重写，默认的实现只有当对象和自身进行比较时才会返回 true。例如，Object 类中的 equals() 方法： ```java public boolean equals(Object obj) { return (this == obj); } ``` 而 String 类中的 equals() 方法： ```java public boolean equals(Object anObject) { if (this == anObject) { return true; // 同一个引用，说明是同一对象，字符序列内容一定相同 } if (anObject instanceof String) { String anotherString = (String) anObject; int n = value.length; if (n == anotherString.value.length) { char v1[] = value; char v2[] = anotherString.value; int i = 0; while (n-- != 0) { if (v1[i] != v2[i]) return false; // 字符内容不同 } return true; // 字符内容相同 } } return false; // 不是 String 对象 } ``` "=="运算符比较的是两个变量的值或引用，而 equals() 方法比较的是两个对象的内容。初学者需要明白这两个概念的区别，以避免编程错误。

这个信息是神经网络训练过程中输出的。训练神经网络时，通常会输出每个 epoch 的训练结果，包括损失函数值和准确率等指标。在你的情况下，输出信息显示网络在训练过程中经过了 3 个 epoch，并且每个 epoch 的损失函数值分别为 0.1808，准确率为 0.9775。损失函数值表示网络在训练集上的表现，它越小表示网络的性能越好。准确率表示网络在训练集上的分类准确性，它越高表示网络的性能越好。需要注意的是，这个输出信息只是训练过程的一部分，我们需要关注整个训练过程的表现，包括训练集和测试集上的表现，以及训练过程中的过拟合问题等。

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