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最新推荐文章于 2023-03-09 21:57:17 发布
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12-25 1万+
技术世界日新月异，Java 作为一门卓越的编程语言，不仅融合了面向对象的经典思想，还不断演进，引入了许多令人振奋的新特性。Java 的世界博大而精深，不断学习和探索，将会让我们在编程的路上走得更远。通过继承和接口实现，我们可以实现多态性，提高代码的灵活性和可扩展性。继承： 继承是一种代码复用机制，子类可以继承父类的属性和方法，并且可以通过重写方法来修改或扩展父类的行为。用了16字节（8+4+4）注：(不到8的倍数，加4补齐)新的类： 引入了新的类如 LocalDate，提供更丰富的日期和时间处理功能。
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而服务操作规范方面，清运车辆必须保持整洁，并在运输过程中封闭好，以防垃圾散落和污水泄漏。同时，装卸垃圾时要严格按照作业要求操作，避免随意倾倒和卸载，保障装载量不超标。 为了不影响医院和周边居民的日常...
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手动垃圾收集的优点是可以提供更好的性能和更少的内存占用，但它需要开发者手动管理内存，增加了开发者的工作量。 垃圾收集的过程可以分为三个阶段：标记、清扫和压缩。标记阶段是指标记出所有的活动对象，然后将非...
基于MATLAB的樽海鞘优化算法(SSA)实现及23个基准测试函数的效果展示
05-29
内容概要：本文介绍了樽海鞘优化算法（SSA），这是一种受樽海鞘觅食行为启发的新型优化算法。文章首先阐述了SSA的起源和原理，然后提供了详细的MATLAB代码实现步骤，包括参数设置、种群初始化、迭代更新、适应度评价等关键环节。文中还展示了SSA在23个常用基准测试函数上的运行效果，通过图表形式直观呈现了算法的搜索过程、收敛速度和最优解质量。最后，通过对具体案例的分析，进一步解释了SSA在函数优化中的优势和局限性。 适合人群：对优化算法感兴趣的科研人员、学生以及从事相关研究的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要高效求解复杂优化问题的研究项目，特别是那些涉及多维空间、非线性约束等问题的场合。目标是帮助读者掌握SSA的工作机制，评估其性能并应用于实际问题。 其他说明：文章不仅提供理论讲解，还包括完整的MATLAB代码实现，便于读者动手实践。同时鼓励读者参与讨论，共同探索更多优化算法和技术。
基于乔列斯基分解的Matlab三维随机场生成及其在FLAC3D建模中的应用
最新发布
05-29
内容概要：本文详细介绍了利用Matlab进行三维随机场生成的方法，特别是在处理多参数互相关情况下的空间变异性问题。首先，通过构建协方差矩阵并进行乔列斯基分解来生成单个随机场，接着扩展到生成互相关随机场，如孔隙度场和渗透率场。文中还讨论了在FLAC3D中导入生成的随机场数据的具体步骤，以及在实际工程应用中随机场空间变异性对计算结果的影响。此外，作者分享了一些实用技巧，如避免协方差矩阵病态、提高计算效率的方法。 适合人群：从事地质工程、岩土力学等领域研究的技术人员，尤其是那些需要处理复杂地质参数空间变异性的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要模拟地质参数空间变异性的工程项目，如边坡稳定性分析。目标是提高模拟精度，更好地理解和预测地质行为。 其他说明：文中提供了详细的Matlab代码片段和FLAC3D脚本，帮助读者快速上手实践。同时，强调了在处理强空间变异性时可能出现的问题及解决方案。
基于51单片机射击训练游戏 电路Proteus仿真.zip
05-29
精选设计的基于51单片机电路设计的Proteus仿真，可供MCU单片机学习及毕设课设参考。
ABAQUS三维多孔材料建模：自定义参数与多孔体网格映射及其跨平台应用
05-29
内容概要：本文详细介绍了如何使用 ABAQUS 创建和分析三维多孔材料模型。主要内容涵盖自定义参数（如基体长宽高、骨料半径范围、体积比）的设定，以及六面体网格映射模型的构建方法。通过这些步骤，可以精确模拟多孔材料的物理和机械特性。此外，文章还探讨了将模型导出至 COMSOL、ANSYS 和 CAD 等软件的可能性，以便进行更广泛的仿真和分析。最后，文章强调了多孔材料在生物医学、航空航天等多个领域的广泛应用前景。 适合人群：从事材料科学、工程学及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解和掌握 ABAQUS 在多孔材料建模方面的应用，尤其是那些希望提高仿真精度并扩展分析工具链的专业人士。 其他说明：文章不仅展示了 ABAQUS 强大的建模能力，还突出了其与其他仿真软件的良好兼容性，为用户提供了一种综合性的解决方案。
基于分布式驱动的电动汽车路面附着系数估计：无迹卡尔曼滤波与容积卡尔曼滤波的对比研究
05-29
内容概要：本文详细介绍了基于无迹卡尔曼滤波（UKF）和容积卡尔曼滤波（CKF）的分布式驱动电动汽车路面附着系数估计模型。文中首先概述了UKF和CKF的基本原理及其在非线性系统中的应用优势，接着针对高速、低速、对开路面和对接路面四种工况进行了详细的估计方法介绍。两种算法均采用S-function编写，在仿真环境中进行了验证。最后展示了部分代码片段并对其进行了简要解释。研究表明，这两种算法在不同路况下均能有效估计路面附着系数，为提升电动汽车的安全性和动态性能提供了重要支持。 适合人群：从事自动驾驶、智能交通系统及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①帮助研究人员理解和掌握UKF和CKF在电动汽车路面附着系数估计中的应用；②为开发更加精确的车辆控制系统提供理论依据和技术支持；③促进相关领域的进一步研究和发展。 其他说明：文章不仅关注算法的具体实现，还强调了其在实际应用场景中的意义和价值。
ASIIC码的全面收集与中文解析
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