多态

多态


个人理解
多态:当同一个类有多个子类重写了同一个方法时,若有某个方法a需要通过引用参数(各个子类)来调用各个子类的这同一个方法b无需因为引用参数不同而重写不同的方法a,只需把引用参数改为父类则在使用方法a时则会自动根据实际传入的子类选择该子类的方法。
如:

public class test {
	int a = 1;
	public static void main(String[] args)
	{
		test tt = new test();
		animal ani = new animal();
		dog dd = new dog();
		cat cc = new cat();
		tt.letAnimalShout(ani);
		tt.letAnimalShout(dd);
		tt.letAnimalShout(cc);
	}
	public void letAnimalShout(animal bb) {  //在这里,由于dog和cat继承了animal类,故用animal类作为引用参数,却可以输入dog和cat类对象
		//却运行结果根据输入类对象的shout方法的不同而不同,这就是多态性质,有了多态性则无需为本方法重写引用参数分别为dog和cat的方法
		bb.shout();
	}
}


class animal{
	public void shout() {
		System.out.print("zzzzzzzzz");
	}
}

class dog extends animal{
	public void shout() {
		System.out.print("wwwwwwww");
	}
}
class cat extends animal{
	public void shout() {
		System.out.print("mmmmmmmmmmm");
	}
}
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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