CharSequence 接口|学习笔记

简介: 快速学习 CharSequence 接口

开发者学堂课程【 Java 高级编程CharSequence  接口】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址https://developer.aliyun.com/learning/course/20/detail/308


CharSequence 接口


CharSequence 是一个描述字符串结构的接口,在这个接口里面一般发现有三种常用子类:String 类、StringBuffer 类、StringBuikder 类。

 

总结:

三者的定义结构都与 CharSequence 接口有关

子类关系:

图片4.png

String 是首选。

String Buffer 不仅是 CharSequence 的一个子类,接受 CharSequence ,同样

StringBufffer 也可以。

 

所以字符串加入公共的描述类型,就是 CharSequence ,只要有字符串,就可以被 CharSequence 接口识别化,所有的字符串都可以这样接收。

例如加入代码:CharSequence str="ww.mldn.cn" 子类实例向父接口转型。

 

CharSequence 本身是一个接口,在该接口之中也定义有如下操作方法:

获取指定索引字符:public char charAt(int index);

·获取字符串的长度:public int length():

·截取部分字符串:public CharSequence subSequence(int start, int end);

所以以后只要看见了 CharSequence 描述的就是一个字符串。

相关文章
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
《打破黑箱:深度学习模型可解释性的攻坚之路》
深度学习模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果,但其“黑箱”特性引发了可靠性、安全性和透明度的担忧。这种不可解释性在医疗、金融和自动驾驶等场景中可能导致不确定性或信任危机。为解决这一问题,研究者从模型可视化、特征重要性分析、设计可解释模型架构及事后解释方法等方向展开探索。然而,现有方法仍面临局部解释性、计算成本高及缺乏统一评估标准等问题。实现深度学习模型的可解释性是AI走向成熟与广泛应用的关键,未来需学术界与产业界共同努力,推动技术进步以造福社会。
435 9
|
11月前
|
设计模式 缓存 算法
14.策略者模式设计思想
策略模式是一种行为型设计模式,用于定义一系列可互换的算法,并使它们可以独立于使用它们的客户端而变化。本文档详细介绍了策略模式的基础概念、原理、结构及应用案例,包括折扣计算、文件排序等实际场景,帮助读者深入理解策略模式的实现和优势。此外,还对比了策略模式与其他设计模式(如状态模式、模板模式)的区别,并提供了相关代码示例。适合初学者和有一定经验的开发者参考。
222 10
14.策略者模式设计思想
|
12月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 数据处理
深度学习之卫星图像中的环境监测
基于深度学习的卫星图像环境监测是指通过使用深度学习模型处理和分析来自卫星的遥感数据,以实现对地球环境的自动化监测和分析。这项技术极大提升了环境监测的效率、精度和规模,应用于气候变化研究、生态保护、自然灾害监测、城市扩张评估等多个领域。
475 1
|
11月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理
掩码语言模型(MLM)
掩码语言模型(MLM)
250 2
|
12月前
|
存储 NoSQL MongoDB
MongoDB 创建集合
10月更文挑战第13天
180 1
|
Java Linux
Flume【环境搭建 01】CentOS Linux release 7.5 安装配置 apache-flume-1.9.0 并验证
【2月更文挑战第16天】Flume【环境搭建 01】CentOS Linux release 7.5 安装配置 apache-flume-1.9.0 并验证
240 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
深度学习在医学影像诊断中的应用与未来展望
本文探讨了深度学习在医学影像诊断中的重要应用,分析了其优势和挑战,并展望了未来发展方向。通过对当前技术进展和研究成果的详细分析,揭示了深度学习在提高诊断精度、加快影像分析速度和个性化医疗中的潜力,以及面临的数据隐私、模型可解释性等挑战。最后,展望了结合多模态数据、引入自监督学习等新兴技术可能带来的新突破,为未来医学影像诊断领域的进一步发展提供了思路和展望。
356 27
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 PyTorch
模型训练的通用性
模型训练的通用性指在多样任务与数据集上的适用能力。关键在于利用预训练模型(如BERT、GPT)、迁移学习、多任务学习、提取通用特征、选择强大模型架构(如Transformer)、应用正则化、数据增强、精细调整超参数、跨领域适应、提升鲁棒性与解释性、持续学习、考虑伦理偏见、遵循社区标准并有效利用计算资源。这些策略共同促进模型的广泛适应性与泛化能力,但需针对具体任务需求进行选择与优化。
|
Oracle 关系型数据库
oracle 函数 regexp_substr()
oracle函数regexp_substr,测试使用
779 0
|
存储 SQL 数据库
【教程】宝塔default.db占用空间几十g解决方法|宝塔占用磁盘空间特别大解决方法|宝塔磁盘被占满怎么清理
在宝塔面板7.9.0中,用户发现数据盘持续占满,通过`folder size`工具发现`BtSoft\panel\data`下的`default.db`和`system.db`文件占用大量空间,尤其是`default.db`。由于这是SQLite数据库文件,用户使用SQLite Developer打开并发现`boce_list`表包含大量访问记录,可能是宝塔面板未定期清理所致。用户直接清空表后,使用`VACUUM`命令整理数据库以回收空间,成功将`default.db`从18G减至3M,解决了磁盘占用问题。