有关范型的摘要和笔记

Java范型详解


范型的最佳用途,就是用于实现容器类,实现一个通用的容器。该容器可以存储对象,也可以取出对象,而不用考虑对象的具体类型。

在java中,范型是在编译器中实现的,而不是在虚拟机中实现的,虚拟机对范型一无所知。因此,编译器一定要把范型类修改为普通类,才能够在虚拟机中执行。在java中,这种技术称之为“擦除”,也就是用Object类型替换范型。

Java的范型中,得不到一般范型实现所能获得的执行效率上的提高。原因在于Java中的范型类在编译时,编译器会将类型参数替换回object。为了讨 JVM的欢心,编译器自动加入了你并没有写过的类型转换操作。因此你得到的仅仅是语法上的甜头,而没有获得执行效率的提高。这是一个问题。
第二个问题,也是更严重的问题是,Java的范型实现在运行时偷换了编译时的实际类型,当你对一个范型的List使用反射功能时,你可不知道这个List是个什么类型的List。由于失去了类型信息,动态代码生成功能和反射功能都没法使用。只能在接口中多一个Class参数用来指明类型了。

上面最后一段应该是错误是,如:
public class BaseDAO<T> {
 private Class<T> cls = null;
 public BaseDAO() {
  cls =(Class<T>) ((ParameterizedType) getClass()
                .getGenericSuperclass()).getActualTypeArguments()[0];
……
}

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化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学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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