实践:运行并理解《Effective Java》源码

下载需积分: 5 | ZIP格式 | 91KB | 更新于2025-01-02 | 38 浏览量 | 0 下载量 举报
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资源摘要信息: "本书《Effective Java》是针对Java编程语言的一本实用指南书籍,作者是Joshua Bloch。该书深入讲解了Java编程的最佳实践和高效使用技巧,被广泛认为是Java开发者必须阅读的经典之作。阅读此类书籍并理解其内容对于提升编程水平有着重要的作用。 该资源说明了学习Java时的一种高效方法,即在阅读《Effective Java》书籍的过程中,不仅要理解书中讲解的每一个知识点,还应该通过运行书中的原始代码来加深理解。在代码运行的过程中,学习者可以结合自己的理解对代码进行注释,这样不仅可以帮助自己更好地消化吸收书中的知识,还能在未来回顾时快速理解代码的意图和功能。 标签“系统开源”意味着本书的源码是公开的,这为学习者提供了直接的参考和学习材料。学习者可以自由地获取、研究和修改源码,从而更加深入地理解Java编程,并学习到如何编写高质量的代码。 压缩包子文件的文件名称列表中的"LF_EffectiveJava-master"可能是指一个包含《Effective Java》相关资源的项目仓库。"Master"在这里可能表示该项目的主分支或是最完整的版本。这个项目可能包含了书籍中提到的源码示例、注释、补充材料或是其他相关资源。对于学习者而言,这是一份宝贵的资源,可以用来实践书中所讲的知识点,并通过实践来加深理解。 在学习Java的过程中,掌握书中提到的最佳实践非常关键。例如: - 理解并正确使用接口与抽象类的区别; - 了解如何正确使用枚举类型; - 掌握集合类的使用和性能优化; - 学习如何编写可读性好且易于维护的代码; - 掌握异常处理的最佳实践; - 理解类和成员访问级别的重要性; - 学习如何使用泛型来减少类型转换和检查错误; - 掌握创建高效且线程安全的集合的技巧; - 学习利用Java 8及其后续版本的新特性来编写更为现代的代码; - 理解如何进行方法重载和重写的正确性; - 学习如何编写符合Java语言规范的注释来提高代码的可读性。 通过将书中的理论知识与实际代码示例结合起来,并且在运行和修改代码的过程中加入个人的理解和注释,学习者可以更全面地掌握Java编程技术,同时培养出良好的编程习惯和风格。此外,对于想要深入理解开源项目和参与开源社区的Java开发者来说,研究《Effective Java》源码和相关项目是一个很好的起点。"

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给代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

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给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

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