黑马程序员--No enclosing instance of type E is accessible.

本文详细解释了Java内部类与外部类的设置差异及其对程序扩展性的影响,并通过过滤器代码实例展示了如何正确设置内部类以避免编译错误,同时提供了过滤器的具体实现和注意事项。

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过滤器设置成内部类还是外部类?
如果内部类设置成内部,就不能定义含参数的构造函数,程序的扩展小,而且不注意的话编译时回会报出如下的错误:No enclosing instance of type E is accessible. Must qualify the allocation with an enclosing instance of type E(e.g. x.new A() where x is an instance of E). E指代内部类。
提示意思是:没有可访问的内部类E的实例,必须分配一个合适的内部类E的实例(如x.new A(),x必须是E的实例。)
其中的原因是:内部类是动态的,也就是开头以public class开头。而主程序是public static class main。在Java中,类中的静态方法不能直接调用动态方法。只有将某个内部类修饰为静态类,然后才能够在静态类中调用该类的成员变量与成员方法
解决方法:
1在不做其他变动的情况下,将public class改为public static class.
2.将内部类设置成外部类,就不会出现这样的错误,设置成外部类的另外一个好处是,能够定义带参数的构造函数,提高程序的扩展性。
欢迎遇到同样问题的朋友查阅。
过滤器代码如下:

package cn.itcast.io.pp.file;

import java.io.File;
import java.io.FilenameFilter;
/**
 * 文件名过滤器
 * @author hello
 *
 */
class SuffixFilter implements FilenameFilter {
    private String suffix;

    public SuffixFilter(String suffix) {
        super();
        this.suffix = suffix;
    }

    public boolean accept(File dir, String name) {
        //对文件名进行健壮性判断
        if((name == null && "".equals(name))) {
            throw new RuntimeException("文件名不存在");
        }
        //注意不能使用equals方法
        return name.toLowerCase().endsWith(suffix);
    }

}

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【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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