Thinking in Java 学习笔记——类型信息

本文探讨了Java中的RTTI(运行时类型识别)机制,包括如何在运行时获取对象的类型信息,以及泛型在确保类型安全方面的作用。同时介绍了Class对象的使用方法,以及反射的基本概念。

因为毕业季,很多烦心的事,间断这么久都没有更新。本周学习进入类型信息、泛型、数组的学习。继续学习笔记。不再按照之前的编号,分章节贴出。


 

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RTTI(Run-Time Type Identification)可以在运行时获得一个对象的信息(这样机制的产生原因,应该在于java的对象存储都是Oject,是伪多态,类型识别需要额外的信息 Java中,对于类型的确保:在编译时通过泛型系统来确保,在运行时通过类型转换来确保。对于具体的调用,则是通过多态的处理。对于List<Shape>这样的list,当向上转型之后,CircleSquare的类型信息会丢失,那么还是不是可以通过RTTI在运行时得到?

 

       类与对象,类就是类,但是也是对象,为了让jvm使用,每个类都会拥有一个特殊的对象:Class对象,准确的说,是编译出一个与类同名的class文件。

       Class.forName(String s)这个方法就是class这个对象类(所有class的对象都属于这个类)的static变量,方法的作用为按照传入的String寻找对应的class文件,加载(如果还没有),然后返回这个class对象引用(如类加载器),然后可以进行操作。

       Class类型引用的获取除了使用forName方法,如果已经有了一个现成的对象,调用getClass()也可以得到class引用,从而得到运行时的类型信息,这个是一个Object的方法。获得引用后,可以使用getNamegetSuperClassnewInstance(这个方法涉及到反射,不然在创建Object后没有类型转化)这样的方法。

       class的获取还有A.class这样的获取引用的方法,与forName之类的差别就是,这种引用的获取并不会触发类的加载(链接、static初始化等),直至使用才进行(惰性加载)。复习:对于static final这样的编译器常量的引用,并不会触发加载。

       对于泛型,最为主要的一点作用就是编译时确保类型安全。通过使用泛型语法,可以让编译器强制执行额外的类型检查。对于Class<?>Class,他们虽是等价的,但是前者却更优,因为它代表了你做了一个非具体的版本,而非什么都没有选。泛型不会对超类或者子类有任何的松懈。

       RTTI确保类型转换,另外可以提供Class对像的运行时信息查询,最后还提供了instanceof的查询(通常在使用cast之前检查)C++中并不使用RTTI,对于运行时的新的类型(多态),只是将其作为新的类型对待。

       对于类型转换而言,直接使用(BA这样转换与使用A.castB),后一种会执行更多的额外操作。

       Instanceof 与 isinstance()完全等价,它指的是“你是这个类吗,或者你是这个类的子类?”直接的对class对象的比较就是确切的类型,无关继承。

       在运行时,不知道一个对象的类型,可以通过RTTI获知,但是有一个前提,这个类型在编译时必须已知,这样才能通过RTTI识别。就是说,如果在运行时获得了一个编译时期没有获知的类型的对象,无法通过RTTI获知类型。如在运行时在网络上截取一段字节码,怎么知道它是那个类型?答案在在于反射。(IDE的实现,如语法提示,是通过什么呢?如eclipse,是不是通过class?反射?

 

       反射一般使用的不多,用于创建更为动态的代码。


 

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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