nio包buffer缓冲类

本文深入解析Java中的Buffer抽象类,介绍其核心属性如容量、限制和位置等概念,并详细解释clear()、flip()及rewind()等关键方法的功能与使用场景。

public abstract class Buffer{
// Invariants: mark <= position <= limit <= capacity
private int mark = -1;
private int position = 0;
private int limit;
private int capacity;

// Used only by direct buffers
// NOTE: hoisted here for speed in JNI GetDirectBufferAddress
long address;
}

他是一种特定的基本类
缓冲区是基本类型元素的线性有序序列,基本属性:容量,限制,位置
容量:所能包含的元素数量
限制:不能读或者写的第一个元素的索引,永远不会负,并且不会大于容量
位置:第一个能读或能写的元素索引,永远不会负,永远不会大于其限制


clear():使缓冲区做好新序列读取操作,将位置设置为0,限制设置为容量

public final Buffer clear() {
position = 0;
limit = capacity;
mark = -1;
return this;
}

flip:使缓冲区做好了新序列信道读取或相对 get 操作的准备:它将限制设置为当前位置,然后将该位置设置为零。

public final Buffer flip() {
limit = position;
position = 0;
mark = -1;
return this;
}

rewind:重新读取已包含数据的准备

public final Buffer rewind() {
position = 0;
mark = -1;
return this;
}
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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