RTTI

运行时类型信息使得你可以在程序运行时发现和使用类型信息。主要有方式:一种是“传统的”RTTI;一种是“反射”机制,它允许在程序运行时发现和使用类的信息。
面向对象编程的目的是:让代码只操作对基类的引用,这就是多态。
RTTI的含义是:在程序运行时,识别一个对象的类型。

abstract class Shape {
    private static final TAG = Shape.class.getSimpleName();
    public String getTAGName() {
        return TAG;
    }
    void draw();
}

class Circle extends Shape {
    private static final TAG = Circle.class.getSimpleName();
    public String getTAGName() {
        return TAG;
    }
    public void  draw() {
        System.out.println(getTAGName());
    }
}  
class Square extends Shape {
    private static final TAG  =  Square.class.getSimleName();
    public String getTAGName() {
        return TAG;
    }
    public void  draw() {
        System.out.println(getTAGName());
    }
}

public class Shapes() {
    public static void  main(String[] args) {
        List<Shape> shapeList = Array.asList(new Circle(),new Square(),new  Circle());
        for(Shape shape:shapeList) {
            shape.draw();
        }
    }
}

在从数组中取出元素时,实际上这种容器把所有的事物当做Object,并会将自动转化为Shape。

Class对象:
包含 了与类有关的信息。我认为static的成员变量就是储存在此对象中的,最终已.class文件形式存储。事实上,Class对象就是用来创建类的所有“常规”对象的。每一个class都有一个Class对象。所有类都是在对其第一次使用时,动态加载到JVM中的。另外,类的构造函数其实就是static成员。因此,java程序在运行之前并非完全已经加载的。如果尚未加载,默认的类加载器就会根据类名查找.class文件。一但一个类的Class对象被载入内存,它就用来创建这个类的所有对象。

Class.forName(“name”)是Class类的一个static成员方法,返回Class对象。如果你已经拥有了一个类的对象,你可以调用Object的方getClass()得到该类的Class对象。也可以使用类名.class得到Class对象。另外,Class的newInstance()方法是“虚拟构造器”的一种途径,但是构造的类必须具有默认构造器,而且得到的引用是Object类型的,指向的是实际的类类型。

使用类字面常量,不仅简单而且更加安全。它在编译时进行类型检查(因此不需要置于try语句中)。另外,对于基本数据类型的包装器类都有一个标准字段TYPE,TYPE字段是一个引用,指向基本数据类型的Class对象。

注意,使用“.class”创建Class对象的引用时,不会自动初始化该Class对象。实现了惰性。在使用泛化的Class对象时:
Number类的对象的Class对象不能 赋值为Integer对象的Class对象,因为两者的Class对象并不是 父类子类的关系,虽然Integer是 继承自Number的。

Class<Number> generic = int.class;\\是错误的

为了 解决此问题引入通配符。在Java中Class

Class<? extends Number> bounder = int.class;
bounder = double.class;
bounder = Number.class;

向Class引用中添加泛型语法的目的是为了提供编译时的类型检查。当你使用泛型语法作用于于Class对象时,newInstance()将返回该对象的确切类型,而且不是Object类型。

类型转换前先做类型检查:instanceof

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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