java高级开发--静态导入

从JDK1.5开始,若类中方法全为static方法,可将该类方法直接导入,能被主方法直接调用。介绍了两种导入代码格式,同时提到若当前类中有和静态导入方法重名的情况,采用就近原则。

静态导入:

从JDK1.5开始,如果类中⽅方法全是static⽅方法,则可以直接把这个类的⽅方法导⼊入进来,这样就好⽐比像在 主类中定义的⽅方法那样,可以被主⽅方法直接调⽤用,

代码如下:

public class MyMath {
    public static int sum(int a, int b){
        return a+b;
    }

    public static int sub(int a, int b){
        return a-b;
    }

    public static int  div(int a, int b){
        if(b == 0){
            throw new IllegalArgumentException("b作为除数不能为0");
        }
        return a/b;
    }
}
public class TestMyMath {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(MyMath.sum(1,2));
        System.out.println(MyMath.sub(2,1));
        System.out.println(MyMath.div(2,1));
        System.out.println(MyMath.div(2,0));
    }


}    

1丶import packagename.ClassName.methodName;

2丶import static packagename .ClassName.*;

3丶就近原则,如果当前类中有和静态导入的方法重名,采用就近原则

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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