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    Java中的深克隆和浅克隆

    克隆的对象可能包含一些已经修改过的属性, 而new出来的对象的属性都还是初始化时候的值, 所以当需要一个新的对象来保存当前对象的"状态"时就要靠克隆了....当然, 把对象的属性一个一个的赋值给新new的对象也是可以的, 但是这样一来麻烦不说, 二来, 我们通过源码查看 Object的clone方法是一个native方法(native方法是非Java语言实现的代码...简单说, 深克隆不仅克隆了当前对象, 还把当前对象所引用的对象都复制了一遍. Object中的clone Object类中的clone()方法属于浅克隆....由于Java序列化的过程中, 写在流中的是对象的一个拷贝, 而原对象仍然在JVM中, 所以可以利用这个原理来实现对对象的深克隆. 上面代码使用序列化实现如下: ?...可以将序列化克隆封装为一个方法, 如下所示: ? 通过该工具类即可进行深度克隆.

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    JAVA中的浅克隆和深克隆分析

    无论是在java面试过程中,还是在与各种老鸟交流的过程中,对java对象的深浅拷贝,都是一个绕不开的问题,这个问题看似很容易,却是大多数人用来区分小白的标准问题。现在对该问题进行说明。...1.定义 浅克隆(拷贝):复制一个对象的实例,但是这个对象中包含的其它的对象还是共用的。一般用super.clone()方法,clone的对象就是浅克隆。...深克隆(拷贝):复制一个对象的实例,而且这个对象中包含的其它的对象也要复制一份。...如果使用clone(),那么需要对clone方法进行重写,复制一个对象super.clone(),之后再一一对属性进行复制。这样显得非常冗余,幸好,在java中还可以通过流来实现。...当然,实现深克隆的方法并不局限于流这一种办法,还可以通过json等其他办法实现。

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    探究Java中的克隆

    克隆,想必大家都有耳闻,世界上第一只克隆羊多莉就是利用细胞核移植技术将哺乳动物的成年体细胞培育出新个体,甚为神奇。其实在Java中也存在克隆的概念,即实现对象的复制。...本文将尝试介绍一些关于Java中的克隆和一些深入的问题,希望可以帮助大家更好地了解克隆。...Clone 在Java中,clone是将已有对象在内存中复制出另一个与之相同的对象的过程。java中的克隆为逐域复制。...关于深拷贝的一些特点 需要重写clone方法,不仅仅只调用父类的方法,还需调用属性的clone方法 做到了原对象与克隆对象之间100%数据分离 如果是对象存在引用类型的属性,建议使用深拷贝 深拷贝比浅拷贝要更加耗时...3.可变对象final域 在克隆方法中,如果我们需要对可变对象的final域也进行拷贝,由于final的限制,所以实际上是无法编译通过的。

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    必会算法:深度克隆带随机节点的链表

    题目 大家好,我是戴先生 今天讲解一下深度克隆带随机节点链表的两种解法 节点的定义如下 public class NodeWithRandomNext { public Integer value...在正常链表的基础上 每一个节点除了next指针指向下一个节点 还有一个random指针 随机指向链表中的任意节点或者null 那么如何深度克隆这样一个链表呢?...题解 克隆的意思就是在原链表的基础上复制出一条一模一样(节点值相等)的链表 首先我们需要明确两个概念:深克隆与浅克隆 深克隆要求复制后的链表的每一个节点都是新创建的 与原链表相比不能占用同一块内存区域...所以也可以同时将每一个random指针的指向关系也梳理好 首先我们复制每一个节点 并使用map存储 然后遍历原链表第一个节点 并从map中取出第一个节点的复制节点 接着根据原始节点梳理第一个节点...next节点 然后就是第一个节点的random指针指向了 根据原链表可知指向节点5 此时便可以从map中取出节点5的复制节点 并将复制节点1的random指向复制节点5 同理可接着处理接下来的所有节点

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    MultiFS: 深度推荐系统中的自动多场景特征选择

    具体的做法为:MultiFS首先通过场景共享门控机制获取所有场景下的特征重要性;然后通过场景特定的门控机制,从前者较低的重要性特征中识别出场景独特的特征重要性;最后对这两个门控机制进行约束使得模型可学习...2 问题定义 对于单场景中成对的用户和item,定义X和Y分别为特征空间和标签空间。X由用户特征、item特征和上下文特征组成,Y定义为用户行为,通常为二元标签。...基于上述公式进一步定义 MSRS 的特征选择问题,通常情况对于特征向量 x_i^k 有m个特征域,为更好的表征原始特征,推荐系统中会使用embedding table来映射原始特征,MSRS中的特征选择问题定义为...将场景特征选择表述成为每个特征emb表征分配一个二进制门控向量。向量中的0-1值表示丢弃或者保留这个特征。...e_{j}^{(i)}) 然而,MSRSs中的场景之间通常有许多重叠的特征,因此独立优化每个门控G无法有效利用跨场景的共享信息。

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    深度特征合成:自动化特征工程的运作机制

    理解深度特征合成 深度特征合成有三个关键概念需要理解: 1、特征源自数据集中数据点之间的关系。DFS擅长针对数据库或日志文件中常见的多表格数据集和交易数据集实施特征工程。...他们希望预测谁会成为未来的客户,但是在模型中最重要的特征是顾客已经打开的邮件数量。在训练中模型的精度非常高,但是在实际应用中却完全不适用。...应用深度特征合成 我们最近写了一篇文章,内容是关于使用自动化特征工程来提高全球银行欺诈检测模型的表现,从而提高利润。在这个案例中,我们要预测交易是否属于欺诈,我们根据进行交易客户的历史行为创建了特征。...深度特征合成vs深度学习 深度学习可以对图像、文本和音频进行特征工程,但是通常需要大量样本进行训练,而DFS则针对公司使用的结构化事务和关系型数据集。...DFS生成的特征对于人类来说更容易解释,因为它们使用的是可以用自然语言轻松描述的基元组合。深度学习中的变换必须通过矩阵乘法来实现,而DFS中的基元可以转换为专业知识能够描述的任何函数。

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