观察者模式备忘

1.java web端的观察者模式,主要是 A 发生状态变化调用B 时,在A内部加入成员变量Listenter,并在Listener初始化时传入B,在A状态变化是,调用Listener.Notify,从而调用B;

2.在Android等界面UI控件的程序中,往往在A类中成员变量包括了TextVew Button等UI控件,这时 对控件添加addListener()方法的匿名内部类,其中的实现方法因为是内部类,所以可以直接访问A类的其他成员和方法;在系统运行时,用户触发界面点击,系统去调用之前在A类中注册过的Listener,调用匿名内部类的方法,比如onClick();


所以两种观察着模式的方式还是不一样,第一种是A调用B,A是状态改变的触发者,B是方法的实现类  对于第二种UI控件,系统或者用户是触发者,A类及其中Listener的匿名内部类实现的方法,是实现类,相当于第一种情况中的B,所以在第一种情况,即java web 后端设计观察者模式的时候,A类应该是仿照操作系统,自动设置事件的触发,调用,获取listener对象的实现类,B类的设计应该类似UI控件,对事先会触发的方法,提供一个匿名内部类,也可以用动态代理加反射的方法,调用类内部的method ,参考xUtils的实现。

【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的研究资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播机制,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法提升系统安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,可用于模拟复杂电力系统在多重故障下的响应特性,支持对关键故障路径的识别与优化决策,适用于高水平科研复现与工程仿真分析。文中还列举了大量相关技术方向的配套资源,涵盖智能优化算法、电力系统管理、机器学习、路径规划等多个领域,并提供了网盘链接以便获取完整代码与资料。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文(如EI/SCI)复现与创新的研究者。; 使用场景及目标:①复现顶级期刊关于N-k故障与连锁传播的优化模型;②开展电力系统韧性评估、故障传播分析与多阶段防御策略设计;③结合YALMIP等工具进行双层优化建模与场景筛选算法开发;④支撑科研项目、学位论文或学术成果转化。; 阅读建议:建议读者按照文档提供的目录顺序系统学习,优先掌握双层优化与场景筛选的核心思想,结合网盘中的Matlab代码进行调试与实验,同时参考文中提及的智能算法与电力系统建模范例,深化对复杂电力系统建模与优化的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值