步入盛大,开始JAVA编程思想之旅

作者分享了在盛大实习期间的学习经历,特别是在项目尾声阶段通过自学多种技术和设计模式来提升自己的过程。同时,作者决定阅读《JAVA编程思想》一书,并分享了对书中OO概念的理解和个人感悟。

今天是我进入盛大的第三个星期的第二天,也许是因为新来,又碰上我们项目组的项目已进入尾声,我这几个星期可以说是打酱油吧,但是我觉得还是学到不少东西,因为我看了不少,从Velocity,iBATIS,Spring 到javascript,Ajax,Python和设计模式,感觉还是蛮充实,我深知实习不仅是要完成工作,还要继续深入的学习。

JAVA编程思想是java界的圣经,我一直找各种借口没有读过,作为一名java的忠实粉丝为了弥补这种罪恶感,我决定了在这些日子里,一定花时间拜读完这部圣经。

两天前,圣经就已经快递到,今天才拆开了开始了JAVA世界进一步漫游,看了第一遍我就觉得这本书的确比较适合有基础的人学,我从中对JAVA的oo有了更进一步了解和JAVA强大的优势。

现就第一章的震撼之句摘记下来:

1。每个对象都有一个接口。接口确定了对某一特定对象所能发出德尔请求,,但是在程序中必须有满足这些请求的代码,这些代码与隐藏的数据一起构成了实现。从过程编程的观点来看,向某个对象“发送消息”,这个对象便知道此消息的目的,然后执行对象的程序代码。

Light It = new Light();

It.on();

2.每个对象都提供对象,将服务看作是服务提供者有助于提高对象的内聚性。

3.被隐藏的具体实现,访问控制的重要性

4.复用具体实现,比如组合

5.单根继承结构。单根继承结构保证所有对象具备某些功能,所有对象都可以很容易地在堆上创建,比如在垃圾回收器上的应用

6.参数化类型,在java中称为泛型

暂时就觉得以上几点让我自己更加有收获了,希望对大家也有指引作用。

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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