比较有意思的一个模式

package org.cxz.designPattern.combo;

import java.io.BufferedInputStream;
import java.util.Properties;

public abstract class Father {
private static final String configFilePath = "config.properties";
private static final String key = "className";
protected static String _className = null;
static {
try {
Properties props = new Properties();
props.load(new BufferedInputStream(Father.class
.getResourceAsStream(configFilePath)));
_className = props.getProperty(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}

public abstract void doBusiness();

public static Father getInstance() {
Father f = null;
try {
f = (Father) Class.forName(_className).newInstance();
} catch (InstantiationException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (IllegalAccessException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
return f;
}
}

在程序中不需要关注具体的实现类。
package org.cxz.designPattern.combo;


public class Main2 {
public static void main(String[] args) {
Father.getInstance().doBusiness();
}
}


package org.cxz.designPattern.combo;

public class Son extends Father {

@Override
public void doBusiness() {
System.out.println("Do Business");
}

}

className=org.cxz.designPattern.combo.Son
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
### 3.6 唤醒机制中为何将中断、ADC和串口操作集中处理 在嵌入式系统中,唤醒机制的设计通常需要兼顾效率、可维护性和上下文一致性。将中断、ADC、串口等外设的恢复操作集中在同一个函数中,而不是使用单独的函数分别处理,主要出于以下几个方面的考虑: 首先,**系统状态一致性**是关键因素之一。在进入低功耗模式之前,系统通常会关闭多个外设模块以节省功耗,例如关闭ADC、串口接收中断、全局中断等。在唤醒后,这些外设的恢复操作需要按照特定顺序执行,以确保它们之间的依赖关系得到满足。例如,ADC的恢复可能依赖于系统时钟的重新配置,而串口通信可能依赖于中断系统的启用。将这些操作集中在一个函数中可以更方便地控制初始化顺序,避免因调用多个独立函数而导致状态不一致[^1]。 其次,**减少函数调用开销**也是一个重要因素。在资源受限的嵌入式系统中,函数调用会带来额外的栈操作和上下文保存开销。将多个外设的恢复操作放在一个函数中可以减少函数调用次数,从而节省执行时间和内存资源。这种方式在中断服务例程(ISR)或系统唤醒后的关键路径上尤为重要,因为它直接影响到系统的响应时间和功耗恢复效率[^1]。 此外,**简化唤醒流程的可维护性**也是集中处理的一个优势。虽然将每个外设的恢复操作单独封装为函数可以提高模块化程度,但在唤醒场景中,这些操作通常是一次性、顺序性强的初始化流程。集中处理可以使得开发人员更容易追踪和调试唤醒过程中的状态变化,避免因多个函数调用链导致逻辑混乱。 以下是一个典型的唤醒后恢复中断、ADC和串口配置的函数示例: ```c void System_Wakeup_Init(void) { // 重新启用全局中断 GIE = 1; // 恢复ADC功能 ADCON0 |= 0x01; // 启动ADC模块 ANSEL = 0B10000000; // 设置AN7为模拟输入 // 初始化串口通信 TXSTA = 0x20; // 启用异步发送 RCSTA = 0x90; // 启用异步接收和串口模块 SPBRG = 0x33; // 设置波特率为9600 } ``` 该函数将多个外设的恢复操作统一处理,确保唤醒后系统能够迅速恢复到睡眠前的状态。 ###
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