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  • 您可以使用继承或使用接口来执行此操作,其中变量在父类中设置为常量.由于您要扩展JLabel,因此应在两个类上实现接口:public interface MyInterface {int someint = 9;}public class MyClass1 extends JLabel ...

    您可以使用继承或使用接口来执行此操作,其中变量在父类中设置为常量.由于您要扩展JLabel,因此应在两个类上实现接口:

    public interface MyInterface {

    int someint = 9;

    }

    public class MyClass1 extends JLabel implements MyInterface {

    //this class has access to `someint`

    }

    public class MyClass2 extends JLabel implements MyInterface {

    // also has access to `someint`

    }

    编辑

    由于您希望能够从不同的类更改相同的变量,您必须确保不更改副本并更改相同的变量,因此您应该在变量上使用volatile关键字向java指示所有线程都应该在更新之前检查该值.

    现在,您需要一个单独的类,以便可以从其他类生成实例以获取值.您必须使用static关键字来确保为所有类实例保留一个副本.

    public class MyVariableWrapper {

    public static volatile int some_var = 9;

    public void updateSomeVar(int newvar) {

    some_var = newvar;

    }

    public int getSomeVar() { return some_var; }

    }

    现在其他两个类就是这样做的:

    public class MyClass1 extends JLabel {

    MyVariableWrapper myVariableWrapper;

    MyClass1() {

    super();

    myVariableWrapper = new MyVariableWrapper();

    // now I have access to `some_var`

    }

    }

    public class MyClass2 extends JLabel {

    MyVariableWrapper myVariableWrapper;

    MyClass2() {

    super();

    myVariableWrapper = new MyVariableWrapper();

    // now I have access to the same `some_var` as MyClass1

    }

    // this is a wrapper method for your convenience

    // since you don't like the excess code when accessing the variable

    public int getSomeVar() {

    return myVariableWrapper.some_var;

    // or myVariableWrapper.getSomeVar();

    }

    public void setSomeVar(int newvar) {

    myVariableWrapper.some_var = newvar;

    // or myVariableWrapper.setSomeVar(newvar);

    }

    }

    现在你可以这样做:

    MyClass2 myClass2 = new MyClass2();

    System.out.println(""+myClass2.getSomeVar());

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  • 我在Simulink中定义了这个简单的类,我想创建和共享这个类的5x5矩阵 .classdef evidential_gridpropertiesOccLibrIncertConfendmethodsfunction obj = evidential_grid() % Grid Constructorobj.Occ = 0;obj.Libr = ...

    我在Simulink中定义了这个简单的类,我想创建和共享这个类的5x5矩阵 .

    classdef evidential_grid

    properties

    Occ

    Libr

    Incert

    Conf

    end

    methods

    function obj = evidential_grid() % Grid Constructor

    obj.Occ = 0;

    obj.Libr = 1;

    obj.Incert = 0;

    obj.Conf = 0;

    end

    end

    end

    在matlab中,此代码用于创建5x5的矩阵

    myGrid(5,5) = evidential_grid();

    据我们所知 . Simulink不接受变量的动态分配,所以我应该先将它初始化 .

    为此,我创造了

    function fcn()

    %#codegen

    global MySharedVariable;

    coder.extrinsic('evidential_grid');

    MySharedVariable(5,5) = evidential_grid();

    在simulink中的matlab函数

    数据存储区块用于共享"evidential_grid"类型的变量

    但是当我执行我的simulink模型时,我遇到了这些错误!

    全局声明未解析为通过端口和数据管理器注册的数据存储区块 . 解析MATLAB函数时发生错误

    请找我解决方案,谢谢 .

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  • 共享变量

    2017-03-17 13:38:59
    java中对于共享变量定义是这样的: 共享变量包括所有的实例变量,静态变量和数组元素。他们都被存放在堆内存中

    java中对于共享变量的定义是这样的:
    共享变量包括所有的实例变量,静态变量和数组元素。他们都被存放在堆内存中

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  • Theano中的共享变量

    2016-08-16 17:00:00
    定义共享变量的原因在于GPU的使用,如果不定义共享的话,那么当GPU调用这些变量时,遇到一次就要调用一次,这样就会花费大量时间在数据存取上,导致使用GPU代码运行很慢,共享变量的类型必须为floatX 因为GPU要求在...

    Theano中的共享变量

    定义共享变量的原因在于GPU的使用,如果不定义共享的话,那么当GPU调用这些变量时,遇到一次就要调用一次,这样就会花费大量时间在数据存取上,导致使用GPU代码运行很慢,共享变量的类型必须为floatX

    因为GPU要求在floatX上操作,所以所有的共享变量都要声明为floatX类型,shared variable是一种符号变量(symbolic variable),但是这个symbolic variable又拥有自己的值。

    shared可以存储在显存中,因为这个特性,我们才会有"把神经网络参数放

    shared中"的这种做法。

    shared指向显存中的一块区域,这块区域在运算中是共享的,所以常常在运算中用来存储权值参数。

    #!/usr/bin/env python2
    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    theano de shared value
    """
    
    import numpy as np
    import theano.tensor as T
    import theano
    
    #共享变量中数据类型很重要,定义vector和matrix时需要统一
    #最后一个参数是共享变量的名称
    #初始化共享变量state为0
    state = theano.shared(np.array(0, dtype = np.float64), 'state')
    
    #定义累加值, 名称为inc, 定义数据类型是需要用state.dtype,而不是dtype = np.float64
    #否则会报错
    inc = T.scalar('inc', dtype = state.dtype)
    #定义一个accumulator函数
    #输入为inc, 输出为state
    #累加的过程叫做updates, 作用是state = state+inc
    accumulator = theano.function([inc], state, updates=[(state, state + inc)])

     

     

    获取与设置共享变量的值get_value, set_value 这两种只能在 Shared 变量 的时候调用。

    #!/usr/bin/env python2
    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    theano de shared value
    """
    
    import numpy as np
    import theano.tensor as T
    import theano
    
    """
    get_value, set_value 这两种只能在 Shared 变量 的时候调用。
    """
    
    #获取共享变量的值get_value
    print(state.get_value())
    #output: 0.0
    
    accumulator(1)
    print(state.get_value())
    #output: 1.0
    
    accumulator(10)
    print(state.get_value())
    #output: 11.0
    
    #设置共享变量的值set_value
    state.set_value(-1)
    accumulator(3)
    print(state.get_value())
    #output : 2.0

     

     

    临时共享变量,有时需要暂时试用shared变量,不需要更新,这时可以定义一个临时变量代替共享变量.

    #!/usr/bin/env python2
    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    theano de shared value
    """
    import numpy as np
    import theano.tensor as T
    import theano
    
    #临时试用共享变量
    #有时需要暂时试用shared变量,不需要更新,这时可以定义一个临时变量代替共享变量
    #函数输入值为[Inc, a], 要用a带入state, 输出是tmp_func函数形式
    #givens表示需要把什么替换成什么, 而state不会改变
    #最后输出结果中, state暂时被替换成a,state值不会变,还是上步的值2, a的值是3
    a = T.scalar(dtype=state.dtype)
    tmp_func = state * 2 + inc
    skip_shared = theano.function([inc, a], tmp_func, givens=[(state, a)])
    print(skip_shared(2, 3))
    #output: 3 *2+2 = 8

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/xmeo/p/7240648.html

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  • 共享变量出现的原因:通常在向 Spark 传递函数时,比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时,可以使用驱动器程序中定义的变量,但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本,更新这些副本的值也...
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    千次阅读 2017-12-15 15:35:57
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    千次阅读 2018-10-03 09:27:18
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空空如也

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