工厂模式

工厂模式实例解析

工厂模式:即通过一个类进行创建同一类型的不同对象。

 

例:有一个接口《InterfaceOne》、两个类《CalssOne》《ClassTwo》,具体代码如下:

package com.mkf.pattern;

public interface InterfaceOne {
	
	public String sayHello(String name);
	
}


package com.mkf.pattern.impl;

import com.mkf.pattern.InterfaceOne;

public class CalssOne implements InterfaceOne {
	
	public CalssOne() {
		System.out.println("CalssOne 被创建");
	}

	@Override
	public String sayHello(String name) {
		return "CalssOne Say: Hello " + name;
	}

}


package com.mkf.pattern.impl;

import com.mkf.pattern.InterfaceOne;

public class ClassTwo implements InterfaceOne {

	public ClassTwo(){
		System.out.println("ClassTwo 被创建");
	}
	
	@Override
	public String sayHello(String name) {
		return "ClassTwo Say: Hello " + name;
	}

}

 

 

我们用一个类进行创建《CalssOne》《ClassTwo》对象,

具体的工厂类如下:

 

package com.mkf.pattern;

import com.mkf.pattern.impl.CalssOne;
import com.mkf.pattern.impl.ClassTwo;

public class FactoryPattern {
	
	public static InterfaceOne createObject(Class<? extends InterfaceOne> class1){
		InterfaceOne io = null;
		try {
			io = class1.newInstance();
		} catch (InstantiationException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (IllegalAccessException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		return io;
	}
	
	public static void main(String[] args) {
		System.out.println(
				FactoryPattern.createObject(CalssOne.class)
				.sayHello("CalssOne"));
		System.out.println(
				FactoryPattern.createObject(ClassTwo.class)
				.sayHello("ClassTwo"));
	}
}

 

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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