Java面试题----Java基础----final finally finalize

本文详细解析了Java中final关键字的使用,包括修饰类、方法、变量和参数的不同效果及应用场景,探讨了其对代码效率和安全性的影响。

final作用
1、修饰类(class)。
①该类不能被继承。
②类中的方法不会被覆盖,因此默认都是final的。
③用途:设计类时,如果该类不需要有子类,不必要被扩展,类的实现细节不允许被改变,那么就设计成final类

2、修饰方法(method)
①该方法可以被继承,但是不能被覆盖。
②用途:一个类不允许子类覆盖该方法,则用final来修饰
③好处:可以防止继承它的子类修改该方法的意义和实现;更为高效,编译器在遇到调用fianal方法转入内嵌机制,提高了执行效率。
④注意:父类中的private成员方法不能被子类覆盖,因此,private方法默认是final型的(可以查看编译后的class文件)

3、修饰变量(variable)
①用final修饰后变为常量。包括静态变量、实例变量和局部变量这三种。
②特点:可以先声明,不给初值,这种叫做final空白。但是使用前必须被初始化。一旦被赋值,将不能再被改变。

4、修饰参数(arguments)
用final修饰参数时,可以读取该参数,但是不能对其作出修改

参考博文:http://www.cnblogs.com/xiaoxi/p/6392154.html

final finally finalize区别

参考博文:https://www.cnblogs.com/ktao/p/8586966.html

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础
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