19、设计可扩展类与框架的最佳实践

设计可扩展类与框架的最佳实践

1. 可扩展类的设计原则

在设计类时,我们需要考虑该类是否会被扩展。良好的类设计应遵循一定原则,以确保类既易于使用,又便于扩展。

1.1 Attr 类的设计分析

Attr 类是一个设计良好的类示例。它的字段是私有的,只能通过访问器方法访问,这保护了字段不被违反类契约的修改。同时,Attr 类为用户提供了清晰的接口,并与其他类解耦,以便未来可以更改其实现。

当考虑 ColorAttr 扩展 Attr 时,有人可能会想是否应将 Attr 的 name 和 value 字段设为受保护的,以便子类可以直接访问。但这样做并无益处,因为所有对这些字段的操作都可以通过 Attr 提供的公共方法完成。而且,将字段设为受保护会限制 Attr 未来的实现修改,因为子类可能依赖这些字段的存在、类型和直接访问。所以,Attr 当前的设计既适合扩展,也适合一般使用。

1.2 SingleLinkQueue 类的设计考虑

在单链表队列类 SingleLinkQueue 中,我们将 head 和 tail 字段设为受保护的。这是因为允许子类直接访问链表节点有很大的性能优势。例如,在 PriorityQueue 中重写 add 方法时,如果只能使用原始的 add 和 remove 方法,实现会很困难。此外,SingleLinkQueue 类的底层性质意味着我们不太担心锁定实现细节,因为它毕竟是队列的链表实现,变化空间不大。但如果是一个更通用的队列类,情况就不同了。

1.3 非最终类的两个接口

非最终类有两个接口:公共接口供使用该类的程序员使用,受保护接口供扩展该类的程序员

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值