黑马程序员_交通灯管理系统

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交通灯管理系统

一、系统需求及功能实现:
模拟实现十字路口的交通灯管理系统的逻辑;
信号灯忽略黄灯,只考虑红灯和绿灯;
所有路口右转不受红绿灯限制;
每个路口的绿灯按固定频率点亮和熄灭,保证交通逻辑正确无误。

二、面向对象的分析与模型设计:
根据需求以及对十字路口的情况进行面向对象的分析,得出三个大类:
路线:
    属性:路线名称、绿灯对象、车辆集
    构造器:两个线程周期运行,对车辆集进行车辆增加与减少

交通灯:(枚举类)
    属性:所有灯对象,灯的状态、下一个绿灯
    构造器:指定反向灯、下一个灯的名称,和当前灯的状态;
    方法:是否为绿灯状态;灯的点亮;
        灯的熄灭,并返回下一个绿灯;

控制器:
    属性:当前点亮的绿灯
    构造函数:单线程固定周期运行,实现绿灯的切换
    
三、涉及的重要知识点:
1.面向对象的分析和设计思想;
2.枚举类的应用:
3.利用Executors创建线程池和单线程,以及固定周期运行的线程的应用;

四、个人经验总结:
    通过此应用实例的学习,重点是掌握面向对象的分析方法,对对象模型进行抽离和封装。学习使用Executors的线程功能,完成定时器的功能,实现车辆的增减、模拟交通管理器的定时自动工作的逻辑。增加了对枚举类应用的熟悉程度。

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详情请查看:http://edu.youkuaiyun.com/heima

内容概要:该白皮书由IEEE发布,聚焦于电信领域大规模AI(尤其是大型电信模型,即LTMs)的发展,旨在为电信行业向6G演进提供创新解决方案。白皮书首先介绍了生成式AI在电信领域的应用潜力,强调其在实时网络编排、智能决策和自适应配置等方面的重要性。随后,详细探讨了LTMs的架构设计、部署策略及其在无线接入网(RAN)与核心网中的具体应用,如资源分配、频谱管理、信道建模等。此外,白皮书还讨论了支持LTMs的数据集、硬件要求、评估基准以及新兴应用场景,如基于边缘计算的分布式框架、联邦学习等。最后,白皮书关注了监管和伦理挑战,提出了数据治理和问责制作为确保LTMs可信运行的关键因素。 适合人群:对电信行业及AI技术感兴趣的科研人员、工程师及相关从业者。 使用场景及目标:①理解大规模AI在电信领域的应用现状和发展趋势;②探索如何利用LTMs解决电信网络中的复杂问题,如资源优化、频谱管理等;③了解LTMs在硬件要求、数据集、评估基准等方面的最新进展;④掌握应对LTMs带来的监管和伦理挑战的方法。 其他说明:白皮书不仅提供了理论和技术层面的深度剖析,还结合了大量实际案例和应用场景,为读者提供了全面的参考依据。建议读者结合自身背景,重点关注感兴趣的具体章节,如特定技术实现或应用案例,并参考提供的文献链接进行深入研究。
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