Generic(泛型),good【008】

本文介绍了一个使用Java泛型实现的用户工资排序程序案例。通过泛型的应用,避免了类型转换,增强了代码的可读性和稳定性。示例中定义了一个User类并实现了Comparable接口以完成工资的比较和排序。
[code]
package com.tesgeneric;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

/**
* 泛型练习
* 按照工资排序。
* 不用在强制类型转换,在定义集合的时候同时定义集合的类型,增强程序的可读性和稳定 性
*/
public class TestGeneric {
public static void main(String args[]) {
List<User> list = new ArrayList<User>();
list.add(new User("张三", 1000));
list.add(new User("李四", 1500));
list.add(new User("王五", 1000));
list.add(new User("赵六", 1200));
Collections.sort(list);
for (User o : list) {
System.out.println(o.name + "=" + o.salary);
}
}
}

class User implements Comparable<User> {
String name;
int salary;
User(String name, int salary) {
this.name = name;
this.salary = salary;
}

public int compareTo(User obj) {
User kv = obj;
return kv.salary - this.salary;
}
}

[/code]
[code]
console:
李四=1500
赵六=1200
张三=1000
王五=1000
[/code]
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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