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    牛客网刷题记 | 零散知识点汇总——Java(ing)

    A.vector是线程安全的ArrayList,在内存中占用连续的空间。 初始时有一个初始大小, 当数据条数大于这个初始大小后会重写分配一个更大的连续空间。 如果Vector定义为保存Object则可以存放任意类型, 无需事先知道!!! B.选项说的情况就是我们自定义异常的情况, 我们可以用违例(Exception)来抛出一些并非错误的消息, 可以,并非错误的消息。 比如我自定义一个异常,若一个变量大于10就抛出一个异常, 这样就对应了B选项说的情况, 我用抛出异常说明这个变量大于10, 而不是用一个函数体(函数体内判断是否大于10,然后返回true或false)判断, 因为函数调用是入栈出栈, 栈是在寄存器之下的速度最快,且占的空间少, 而自定义异常是存在堆中,肯定异常的内存开销大! C选项是错误的,因为接口中不能声明变量,只有常量! 接口中只有常量定义,没有变量声明。 接口中方法默认是abstract public, 所以在接口只写函数声明是符合语法规则。 但是变量默认是用public final static 修饰的, 意思它是静态常量,不是变量! 另外, 常量不管在接口中还是类中必须在声明时初始化。 D.子类可以访问父类受保护的成员 访问修饰符 访问范围 继承性 private 本类内部 不可继承 私有的 (default) 本类+同包 同包子类可以继承 默认的 protected 本类+同包+子类 可以继承 受保护的 public 公开 可以继承 公开的

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    Tensorflow2——Eager模式简介以及运用

    使用过TensorFlow的大家都会知道, TF通过计算图将计算的定义和执行分隔开, 这是一种声明式(declaretive)的编程模型. 确实, 这种静态图的执行模式优点很多,但是在debug时确实非常不方便(类似于对编译好的C语言程序调用,此时是我们无法对其进行内部的调试), 因此有了Eager Execution, 这在TensorFlow v1.5首次引入. 引入的Eager Execution模式后, TensorFlow就拥有了类似于Pytorch一样动态图模型能力, 我们可以不必再等到see.run(*)才能看到执行结果, 可以方便在IDE随时调试代码,查看OPs执行结果. tf.keras封装的太好了 。不利于适用于自定义的循环与训练,添加自定义的循环 是一个命令式的编程环境,它使得我们可以立即评估操作产生的结果,而无需构建计算图。

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