传智播客-Java基础加强-day7

本文介绍了泛型方法中类型推断的基本概念及其具体规则,包括如何根据参数和返回值来确定泛型参数的类型。此外,还通过几个示例说明了在不同情况下类型推断的实现方式。

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今天学的泛型,几乎没有什么头绪,不过为了进入黑马,为了提高自己,我鼓励自己必须坚持,加油……I can play……

 

偷了下懒,拷贝了一段张老师的课件,以备以后复习:

 

编译器判断泛型方法的实际类型参数的过程称为类型推断,类型推断是相对于知觉推断的,其实现方法是一种非常复杂的过程。

根据调用泛型方法时实际传递的参数类型或返回值的类型来推断,具体规则如下:

1、当某个类型变量只在整个参数列表中的所有参数和返回值中的一处被应用了,那么根据调用方法时该处的实际应用类型来确定,这很容易凭着感觉推断出来,即直接根据调用方法时传递的参数类型或返回值来决定泛型参数的类型,例:

Swap(new String[3],3,4)—static <E> void swap(E[] a,int I,int j)

2、当某个类型变量在整个参数列表中的所有参数和返回值中的多处被应用了,如果调用方法时这多处的实际应用类型都对应同一种类型来确定,这很容易凭着感觉推断出来,例:

add(3,5)—static <T> T add (T a,T b)

3、当某个类型变量在整个参数列表中的所有参数和返回值中的多处被应用了,如果调用方法时这多处的实际应用类型对应到了不同的类型,且没有使用返回值,这时候取多个参数中的最大交集类型,例如,下面语句实际对应的类型就是Number了,编译没有问题,只是运行时出问题:

Fill(new Integer[3] , 3.5f) – static<T> void fill (T[] a,T v)

4、在某个类型变量在真个参数列表中的所有参数和返回值中的多出被应用了,如果调用方法时这多处的实际应用类型对应到了不同的类型,并且使用返回值,这时候优先考虑返回值的类型,例如,下面语句实际对应类型就Integer了,编译将报告错误,交变量x的类型改为float,对比eclipse报告的错误提示,接着再将变量x类型改为Number,则没有了错误:

Int x= (3,3.5f) – static <T> T add (T a, T b)

5、参数类型的类型推断具有传遍性,下面第一种情况推断实际参数类型为Object,编译没有问题,而第二种情况则根据参数化的Vector类实例将类型变量直接确定为String类型,编译将出现问题:

copynew Integer[5],new String[5] -- static <T> void copy(T[] a , T [] b);

copy (new Vector<String>(),new Integer[5])  -- static <T> void copy(Collection<T> a,T[] b);

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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