Java 关于static

本文深入解析Java中static关键字的用途,包括其修饰成员变量、成员方法的特点,以及静态方法与非静态方法的区别和优缺点。强调了静态成员的共享性质和访问限制。

static是Java关键字,修饰成员变量,成员方法

类名做形参时
调用该方法,实际调用的是类的对象
类名做返回值时
返回该类的一个对象,地址值

特点:
1.被所有对象共享
2.可以使用类名调用
3.静态的加载优先于对象
4.随着类的加载而加载

注意事项:
静态成员只能访问静态成员
非静态成员可以访问非静态成员,也可以访问静态成员

静态方法:
可以访问静态成员变量
不可以访问非静态成员变量
可以访问静态成员方法
不可以访问非静态成员方法

非静态方法
可以访问静态成员变量
可以访问非静态成员变量
可以访问静态成员方法
可以访问非静态成员方法

优缺点:
节省空间
局限性(只能访问静态)

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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