建议107:区分静态类和单例

本文探讨了静态类与单例模式的区别,指出静态类不能实现继承和多态,且不能作为实例对象使用,而单例模式则可以。文中通过具体示例说明了两者的不同之处。

建议107:区分静态类和单例

有一种观点认为:静态类可以作为单件模式的一种实现方式。事实上,这是不妥当的。按照传统的观点来看,单例是一个实例对象。而静态类并不满足这一点。静态类也直接违反面向对象三大特性的两项:继承和多态。

无法让一个静态类从其它类型继承的实例如下:

复制代码
    interface ISample
    {
        
    }

    static class SampleClass:ISample
    {
        
    }
复制代码

上面代码编译直接通不过。同时,已不能让静态类作为参数和返回值进行传递,如下所示:

        static void SampleMethod(SampleClass sample)
        {
        }

这个方法也会导致编译问题。

从本质上讲,在C#中,静态类不会被认为是一个“真正的对象”。而单例,则不会存在这样的问题。单例,它是一个实例对象,仅仅因为特殊的要求,它被自己实现为在整个系统中只有一个对象。

 

 

转自:《编写高质量代码改善C#程序的157个建议》陆敏技

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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