javase---包,权限修饰符内部类

本文详细介绍了Java中包的特性,包括多层结构、重复文件名支持及声明规范等,并深入解析了权限修饰符public、default、private和protected的作用范围。此外,还讲解了内部类的概念和应用,特别是成员内部类、局部内部类和匿名内部类的特点及使用场景。

包,权限修饰符内部类
 * 包的特点:
 *          可以有多层
 *          不同包下的文件名可以重复
 *          包的声明必须是第一行代码

 * 权限修饰符:
              public 当前类,相同包下不同的类,不同包下的类
              default 当前类,相同包下不同的类
              private 当前类
              protected 当前类,相同包下不同的类

              default:当前包下使用
              protected:让子类对象使用
 内部类:
  • 成员内部类:和成员方法,成员变量一样,在类外方法内
                              在类的成员位置,和成员变量以及成员方法所在的位置是一样的,在内部类当中,可以直接访问外部类的成员,包括私有成员  
  • 局部内部类:同局部变量
  • 匿名内部类:没有名字的内部类,可以看成一个没有定义名字的局部内部类,定义方法中,必须定义米明内部类的时候创建他的对象。
 匿名内部类:
 *          可以把匿名内部类看成是一个没有名字的局部内部类
 *          定义在方法当中
 *          必须在定义匿名内部类的时候创建他的对象
 * 格式:
 *          new 类/接口(){
 *                 如果是创建了继承这个类的子类对象,我们可以重写父类的方法
 *                 如果是创建了实现这个接口的子类对象,我们必须要实现该接口的所有方法
 *          };
 * 原理:而是创建了继承这个类的子类对象或者是创建了实现这个接口的子类对象

匿名内部类应用场景:只当做参数传递一次。








【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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