ActionScript3.0中类的特性

本文介绍了ActionScript3.0的重要更新,包括新增的package语句、类体中的定义和语句、类修饰符如dynamic和final的作用、访问修饰符private及protected的使用限制、抽象类的支持情况、类可见性的控制方式以及命名空间的定义等。

参考ActionScript3.0官方帮助摘抄:

1.引入了 package 语句,包名称必须包含在包声明中,而不是包含在类声明中;
2.允许在类体中包括定义,还允许包括语句;
3.类修饰:
dynamic 允许在运行时向实例添加属性
final 不得由其它类扩展
internal (默认) 对当前包内的引用可见
public 对所有位置的引用可见
4.private和protected不可用于类本身,只在类定义中有意义,如果不希望某个类在包以外公开可见,将类显示或隐式地声明为internal;
5.不支持抽象类;
6.如果不希望某个类在定义该类的源文件以外可见,请将类放在包定义右大括号下面的源文件底部;
7.可在类体中使用namespace定义命名空间;
8.允许在同一类体中定义同名的静态属性和实例属;

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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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