静态导入

静态导入Static import

  • 要使用静态成员(方法和变量)我们必须给出提供这个静态成员的类。

  • 使用静态导入可以使被导入类的静态变量和静态方法在当前类直接可见,使用这些静态成员无需再给出他们的类名。

  • 静态导入也是JDK5.0引入的新特性,下面以实例来说明静态导入的用法:

      比如先在一个包中定义一个这样的类:

package com.example.learnjava;

public class Common
{

    public static final int AGE = 10;
    public static void output()
    {
        System.out.println("Hello World!");
    }
}

  在另一个包中使用时,如果不用静态导入,是这样用的:

package com.example.learnjava2;

import com.example.learnjava.Common;

public class StaticImportTest
{
    public static void main(String[] args)
    {
        int a = Common.AGE;
        System.out.println(a);

        Common.output();
    }

}

  前面加入了导入语句,将Common类导入,使用其中的静态成员变量和静态方法时需要加上类名。

使用静态导入

  静态导入的语法是:

  import static 包名.类名.静态成员变量;

  import static 包名.类名.静态成员函数;

  注意导入的是成员变量和方法名。

  如前面的程序使用静态导入后:

package com.example.learnjava2;

import static com.example.learnjava.Common.AGE;
import static com.example.learnjava.Common.output;

public class StaticImportTest
{
    public static void main(String[] args)
    {
        int a = AGE;
        System.out.println(a);

        output();
    }

}

缺点
  过度地使用静态导入会在一定程度上降低代码的可读性。

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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