设计模式(2)observer(观察者)

应用场景:
subject (父类)
Timesource  (接口)
mockTimesource (实现类)
observer(接口)
MockTimesink (实现类)
模拟的是一个定时器,到固定的时间,触发update事件,调用所有注册过这个事件的类的update方法。。。
具体的实现:
junit的testcase:
看图吧。
呵呵。。。
里面有一句话,很值得学习:
我们不是把时间传给notify和update方法。而是让Timesink向mocktimesource索要时间。
我们不想让mocktimesink 知道 mocktimesource 而是创建了一个接口Timesource。
Timesink mocktimesource 之间 通过 Timesource。 接口沟通数据。
以上是 “拉模型”
其实在notify和update方法中带上变化的数据,就是 “推模型”
应用场景:
在增加新的观察者的时候,被观察者无须更改,这样被观察者就可以保持封闭。





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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,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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