13、Perl 面向对象编程中的委托、继承与 Tie 机制

Perl 面向对象编程中的委托、继承与 Tie 机制

1. 委托(Delegation)

委托是一种对象将方法调用转发给指定委托对象的技术。在下面的示例中, Employee 类将所有与税务相关的功能委托给 $accounting_dept 对象:

package Employee;
sub compute_after_tax_income {
    $me = $_[0];
    return $accounting_dept->compute_after_tax_income($me);
}

在某些情况下,你可能希望将类未处理的所有方法调用自动转发给委托对象。在 Perl 中,这很容易实现,因为当在包或其基类中找不到某个过程时,会调用 AUTOLOAD 函数:

package Employee;
sub AUTOLOAD {
    my $obj = $_[0];
    # $AUTOLOAD 包含缺失方法的名称
    # 永远不要传播 DESTROY 方法
    return if $AUTOLOAD =~ /::DESTROY$/;
    # 去掉前面的包名(如 Employee::)
    $AUTOLOAD =~ s/^.*:://; 
    $obj->{delegate}->$AUTOLOAD(@_); # 注意,$obj 仍然是 @_ 的一部分,
                    
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)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,详细介绍了正向逆向运动学求解、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的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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