java核心技术1笔记-01

本文介绍了Java中的静态绑定和动态绑定概念,详细解释了如何通过动态绑定实现代码扩展,无需修改现有代码即可调用新增类的方法。同时探讨了final修饰符的作用及抽象方法的使用。

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如果是private,static方法,final方法或者构造器,那么编译器将可以准备知道应该调用哪个方法,我们将这种调用方式

称为静态绑定。与此对应的是,调用方法依赖于隐式参数的实际类型,并且在运行时动态绑定。

当程序运行时,并且采用动态绑定调用方法时,虚拟机一定调用与X所引用对象的实际类型最合适的那个类的方法。假设

X的实际类型是D,它是C类的子类。如果D类定义了方法f(String),就直接调用它。否则,将在D类的超类中寻找f(String),以此类推。

每次调用方法都要进行搜索,时间开销相当大。因此,虚拟机预先为每个类创建一个方法表,其中类出了所有方法的签名和

实际调用的方法。这样依赖,在真正调用方法的时候,虚拟机查找这个表就行了。在前面的例子中,虚拟机搜索D类的方法表,

以便寻找与调用f(String) 相匹配的方法。这个方法既有可能是D.f(String),也有可能是X.f(String),这里的X是D的超类。

如果调用super.f(param),编译器将对隐式参数超类的方法进行搜索。



由于getSalary 不是private方法、static 方法或final方法,所以将采用动态绑定。

在运行的时候,调用e.getSalary()的解析过程

1.首先,虚拟机提取e的实际类型的方法表。既有可能是Employee、Manager的方法表,也有可能是Employee类的其他子类的

方法表

2.接下来,虚拟机搜索定义个体Salary签名的类。此时,虚拟机已经知道应该调用哪个方法

3.最后,虚拟机调用方法。

动态绑定有一个重要非常重要的特性:无需对现存的代码进行修改,就可以对程序进行扩展。假设增加一个新类XXX,并且变量e有可能引用这个类的对象,我们不需要对包含调用e.getSalary()的代码进行重新编译。如果恰好e引用一个XXX类对象,就会自动调用XXX.getSalary()方法

final修饰的类不可以被继承,域也可以被声明为final。对于final域来说,构造对象之后就不允许改变它们的值了。不过如果将一个类修饰final,只有方法为final类型,域不是

抽象类Person 有个抽象方法

Person p=new Student()  可以,p.getXXX由于不能构造Person类的对象,所以变量p永远不会引用到Person对象,而是引用子类Student 对象


内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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