java基础复习2

1、sleep()和wait()有什么区别?

 

  • sleep()是Thread类的方法,导致此线程暂停执行指定时间。调用sleep()不会释放对象锁。
  • wait()是Object类的方法,对象调用wait()方法会导致本线程放弃对象锁,进入等待此对象的等待列表。只有针对此对象的notify()或notifyAll()方法调用时,该线程才被唤醒。

2、Overload与override的区别:

  • override(重写)
    1. 存在于父类和子类的关系中
    2. 方法名、参数列表、返回值相同
    3. 子类方法的访问控制权限不能低于父类方法
    4. 子类方法如果抛出异常,所抛出的异常一定在父类方法所能抛出异常的范围之内
    5. final、private、static方法不能被重写
  • overload(重载)
    1. 方法名相同,参数列表不相同。

3、Error和exception

  • error是系统级别的非常严重的错误,在程序级可以捕获,但我们一般很难处理。方法抛出error不需要声明
  • exception是程序员造成的,分为checked exception和runtime exception,前者要求程序员必须捕获,后者可以由虚拟机处理,通常我们不处理它。

4、同步和异步的区别,在什么情况下使用它们

  • 同步,异步是多线程时需要考虑的问题。在单线程时不存在线程的同步或异步。
  1. 当发生多个线程访问同一块数据时,此数据成为共享数据。共享数据的访问必须是线程同步的。
  2. 没有共享数据的访问时,如果考虑到效率问题,譬如一个方法需要很长时间才能返回,并且没有必要等待它的返回也可以执行后面的程序,那么就要使用线程异步。当然我们要有很多线程才能实现线程异步。

5、abstract class 和 interface有什么区别?

  • 相同点
    1. 两者都可以声明抽象方法,由子类(实现类)来具体实现。
    2. 两者都不能实例化。
  • 不同点
    1. abstract class可以定义方法体也可以只声明抽象的方法而不做实现;interface只能生命抽象方法。abstract class声明抽象方法需要显式的使用abstract修饰符,而interface的方法默认就是abstract的。
    2. abstract class侧重于表示父子关系,经常用来实现代码复用;interface侧重于制定规范。
    3. Java的继承是单根继承,所以一个类只能继承一个abstract class;一个类可以实现多个接口。

6、Java中,heap和stack有什么区别

  • 相同点
    1. heap、stack都是内存的一部分
  • 不同点
    1. stack空间小,速度快;heap空间大,速度慢
    2. stack用来存放基本类型数据和对象引用以及封装类对象的字面值(具体参考http://pterodactyl.iteye.com/blog/345892);heap用于存放通过newXXX()创建的对象。
    3. stack中的数据有生命周期(因为有进栈就有出栈嘛),heap中的对象没有生命周期,当heap中的对象没有栈中的引用指向它时,它会被垃圾回收器识别并释放掉。
    4. stack中存放的数据不存在因为数据共享而产生的脏数据问题,例如:int a=4;int b=4 a和b这两个引用都指向4,a=3不会导致b=3;如果有两个对象的引用都指向heap中同一个对象,将埋下脏数据隐患。

7、forward与redirect的区别

  • forward是服务器内部程序服务的跳转,客户端并不知道;redirect是重定向,服务器通知客户端再次发送指定的请求到服务端,新的请求的地址会在浏览器地址栏显示出来。
  • forward不能访问外网;redirect可以访问外网。

 

 

 

 

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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