lombok 常用注解

时间: 2024-09-21 17:13:19 浏览: 4
Lombok提供了一系列方便的注解,使得开发者能简洁地创建常见Java元素而无需手动编写大量的样板代码。以下是Lombok中一些常用的注解: 1. `@Getter` 和 `@Setter`: 自动生成getter和setter方法,简化属性访问。例如: ```java @Data // 等同于 @NoArgsConstructor, @AllArgsConstructor, @ToString, @EqualsAndHashCode, @Getter, @Setter class User { private String name; } ``` 2. `@ToString`: 自动生成对象的字符串表示形式。 3. `@NoArgsConstructor` 和 `@AllArgsConstructor`: 分别用于生成无参构造函数和包含所有字段的全参数构造函数。 4. `@AllArgsConstructor` 或 `@NoArgsConstructor` 的变体,如 `@NoArgsConstructor`, `@RequiredArgsConstructor`, `@AllArgsConstructor` with/without varargs,允许更精细的控制构造函数参数。 5. `@Slf4j` 或 `@NonNull`: 注解用于标记日志级别和非空值,便于日志管理和null安全检查。 6. `@Builder`: 生成一个带有默认值和链式方法的构建器,方便对象的构造。 7. `@DataSuperclass` 和 `@Singular`: 提供继承和集合操作的便利性。 8. `@Value`: 类似于`@AllArgsConstructor`,但它会忽略所有`final`字段,不会生成equals, hashCode, toString方法,只保留基本类型字段。 9. `@NoArgsConstructor` 的否定形式 `@NoArgsConstructor(false)`: 可以禁用Lombok自动生成的无参构造器。 10. `@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL)`: 对应于Jackson JSON序列化,将null值排除在外。 这些注解大大提高了Java开发的效率,但在实际应用中需谨慎使用,保持代码清晰易懂。

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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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