Java 中静态变量和实例变量区别

本文详细解释了静态变量和实例变量的区别,包括它们的定义位置、初始化值、调用方式、存储位置、生命周期等关键信息,并通过示例代码展示了两者的实际应用差异。
  • 静态变量属于类,该类不生产对象,通过类名就可以调用静态变量。
  • 实例变量属于该类的对象,必须产生该类对象,才能调用实例变量。

在程序运行时的区别:

  • 实例变量属于某个对象的属性,必须创建了实例对象,其中的实例变量才会被分配空间,才能使用这个实例变量。
  • 静态变量不属于某个实例对象,而是属于类,所以也称为类变量,只要程序加载了类的字节码,不用创建任何实例对象,静态变量就会被分配空间,静态变量就可以被使用了。

总之,实例变量必须创建对象后才可以通过这个对象来使用,静态变量则可以直接使用类名来引用。

类的静态数据成员值被所有对象共享,任何对象都可以访问类的静态数据成员。但是他们使用的是同一个数据,操作的是同一块内存,无论哪个对象修改了它,对其他对象来说,他已经变了

例如,对于下面的程序,无论创建多少个实例对象,永远都只分配了一个 staticInt 变量,并且每创建一个实例对象,这个 staticInt 就会加 1;但是,每创建一个实例对象,就会分配一个 random,即可能分配多个 random ,并且每个 random 的值都只自加了1次。

public class StaticTest {
    private static int staticInt = 2;
    private int random = 2;

    public StaticTest() {
        staticInt++;
        random++;
        System.out.println("staticInt = "+staticInt+"  random = "+random);
    }

    public static void main(String[] args) {
        StaticTest test = new StaticTest();
        StaticTest test2 = new StaticTest();
    }
}

执行以上程序,输出结果为:

staticInt = 3  random = 3
staticInt = 4  random = 3
 

成员变量

局部变量

静态变量

定义位置

 在类中,方法外

方法中,或者方法的形式参数

在类中,方法外

初始化值

有默认初始化值

,先定义,赋值后才能使用

有默认初始化值

调用方式

对象调用

---

对象调用,类名调用

存储位置

堆中

栈中

方法区

生命周期

与对象共存亡

与方法共存亡

与类共存亡

别名

实例变量

---

类变量


内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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