系列十一、重载 & 重写

深入理解Java中的重载与重写:构造方法特性和限制
本文详细解释了Java中的方法重载和重写概念,包括它们的区别、条件及构造方法的特殊性,指出构造方法不能被重写但可以被重载。此外,还强调了私有属性和构造方法在继承中的限制。

一、重载 & 重写

1.1、重载

        发生在同一个类中,方法名必须相同。实质表现就是多个具有不同的参数个数或者类型的同名函数,返回值类型可随意,不以返回值类型作为函数重载的标准。

1.2、重写

        发生在具有继承关系的父、子类中。方法名、参数列表必须相同,是父类与子类之间的多肽性,实质是对父类的函数重新定义。返回值范围小于等于父类,抛出的异常小于等于父类,访问修饰符大于等于父类,需要注意的是:如果父类的某个方法被私有化了,那么该方法不允许被继承。

1.3、Java的构造方法能否被重写和重载

        重写发生在具有继承关系的父子类中,重写的方法名不变,而类的构造方法与类名一致,假设父类的构造方法能够被子类重写,那么子类类名必须与父类类名相同,显然这是不可以的,所以Java的构造方法是不能被重写的。方法重载发生在同一个类中,表现是方法名相同,返回值类型或者参数不同即可,故构造方法可以被重载。

1.4、构造器constructor是否可被override

        父类的私有属性和构造方法不能被overide(重写),但是可以overload(重载),所以可以看到一个类中有多个构造方法。

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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