防止到 String 类的不恰当的类型转换

本文聚焦Java中错误字符串化问题,即对类的不恰当类型转换,这会危及面向对象编程的多态性。虽看似样式问题,但避免此类转换可利用Java多态性。最佳解决办法是为代码元素定义特定类型,虽增加开销,但能提升系统可靠性,还介绍了检测错误的方法。
在 Java 编程中,将对象转换为字符串(或字符串化)可能引起问题,除非您记住在纯粹的面向对象应用程序中很少使用字符串表示法。在本文中,系统分析员兼程序员 Fernando Ribeiro 以 Eric Allen 的错误模式概念为基础建立了其观点,并说明了错误的字符串化是如何成为错误模式的;他讨论了对这种难以捉摸的缺陷的诊断并解释了类型安全的好处。

字符串化是从对象到字符串的转换,而对于本文,错误的字符串化是指对 String 类的不恰当的类型转换。例如,本文中的示例将向您展示产品代码很少是字符串,但许多开发人员会将其类型转换为 String 类,因而将危及面向对象编程中的多态性的广泛用途。

尽管看起来只是样式问题(因为错误字符串化“错误模式”的一个隐蔽属性就是:它在任何时候(即使是测试时)都不引起任何错误),但避免对 String 类进行不恰当的类型转换可以使您充分利用 Java 语言内在的多态性特性。在实践方面,避免这种模式是防止它的最佳方法,而避免它的最佳方法是为您代码中的大多数元素定义一个特定的类型。通过这样做,您确保了每个类的类型适合于其任务,从而确保了系统的可靠性。这个解决方案会对您的系统性能增加一些开销,但换来的是一个可靠得多的系统。

在本文中,我们将在企业系统环境中讨论这个模式,并且将研究一种检测这种错误的方法:方法的错误重载。(我们不会在本文中过多地讨论修改错误,因为,简单地避免使用字符串表示是解决该问题最佳和最常见的方法。)

聚焦 String 不恰当的类型转换
我喜欢和研究错误模式一样来研究不恰当地将类型转换为 String 类这一问题。因此,让我们将这种问题称为错误字符串化错误模式。

在 Java 编程中,将对象转换为字符串(或字符串化)可能引起问题,除非您记住在纯粹的面向对象应用程序中很少使用字符串表示法。在本文中,系统分析员兼程序员 Fernando Ribeiro 以 Eric Allen 的错误模式概念为基础建立了其观点,并说明了错误的字符串化是如何成为错误模式的;他讨论了对这种难以捉摸的缺陷的诊断并解释了类型安全的好处。

字符串化是从对象到字符串的转换,而对于本文,错误的字符串化是指对 String 类的不恰当的类型转换。例如,本文中的示例将向您展示产品代码很少是字符串,但许多开发人员会将其类型转换为 String 类,因而将危及面向对象编程中的多态性的广泛用途。

尽管看起来只是样式问题(因为错误字符串化“错误模式”的一个隐蔽属性就是:它在任何时候(即使是测试时)都不引起任何错误),但避免对 String 类进行不恰当的类型转换可以使您充分利用 Java 语言内在的多态性特性。在实践方面,避免这种模式是防止它的最佳方法,而避免它的最佳方法是为您代码中的大多数元素定义一个特定的类型。通过这样做,您确保了每个类的类型适合于其任务,从而确保了系统的可靠性。这个解决方案会对您的系统性能增加一些开销,但换来的是一个可靠得多的系统。

在本文中,我们将在企业系统环境中讨论这个模式,并且将研究一种检测这种错误的方法:方法的错误重载。(我们不会在本文中过多地讨论修改错误,因为,简单地避免使用字符串表示是解决该问题最佳和最常见的方法。)

聚焦 String 不恰当的类型转换
我喜欢和研究错误模式一样来研究不恰当地将类型转换为 String 类这一问题。因此,让我们将这种问题称为错误字符串化错误模式。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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