自定义Annotation

本文介绍如何自定义Java Annotation,并展示了其在运行时的应用。通过创建自定义注解`MyAnnotation`,并应用到类和方法上,实现了元数据传递及接口实现类的实例化过程。此外,还提供了通过反射获取注解信息的具体示例。
//自定义Annotation
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)	//此Annotation在运行时生效
@interface MyAnnotation {	
//	定义属性
	public String name();
	public int age() default 10;	//默认值
}
//测试类
@MyAnnotation(name = "test")
class Member implements Serializable {
//	@Override
//	@Deprecated
//	public String toString() {
//		return super.toString();
//	}
}

public class TestDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
//    	Annotation[] ant = Member.class.getMethod("toString").getAnnotations();
    	MyAnnotation ant = Member.class.getDeclaredAnnotation(MyAnnotation.class);
    	System.out.println("Name:" + ant.name());
    	System.out.println("Age:" + ant.age());
    }
} 
//Annotation的应用
//接口
interface IFruit {
    public void eat();
}
//接口实现类
class Apple implements IFruit {
    public void eat() {
        System.out.println("吃苹果");
    }
}
//工厂类
@MyAnnotation(target = Apple.class)    //默认注释属性
class Factory {
    public static <T> T getInstance() throws InstantiationException, IllegalAccessException {
        MyAnnotation ant = Factory.class.getAnnotation(MyAnnotation.class);    //获取指定的注释信息
        return (T) ant.target().newInstance();    //返回实例化的注释信息
    }
}
//自定义Annotation
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)    //此Annotation在运行时生效
@interface MyAnnotation {    
//    定义属性
    public Class<?> target();
}

public class TestDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        IFruit fruit = Factory.getInstance();
        fruit.eat();
    }
} 

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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