java容器

Java集合框架详解
本文详细介绍了Java集合框架中Collection与Collections的区别,解释了Arrays.asList()的功能,并概述了List、Set、Queue、Map等基本容器类的特点。此外还讨论了IdentityHashMap的工作原理及在使用HashSet、HashMap等散列集合时重写equals与hashCode方法的重要性。
1、Collection与Collections的区别:例如Collection.addAll()与Collection.addAll()的区别
2、Arrays.asList()返回一个受指定数组支持的固定大小的列表,其底层是数组,所以不能调整尺寸(不支持add、delete操作)
3、基本的容器类:List Set Queue Map,其中List、Set、Queue继承于Collection接口
4、IdentityHashMap比较时使用==替换equals()方法
5、如果将自定的类型对象放入HashSet、HashMap、Hashtable、LinkedHashSet、LinkedHashMap这此散列集合时,一定需要重写equals与hashCode方法,这样在放入进去之后还能查找出来。如果放入其他非散列类型的集合时,其实只需要
重写equals就可以了。
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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