10、TypeScript 中的泛型:提升类型检查与代码复用

TypeScript 中的泛型:提升类型检查与代码复用

1. 面向对象编程中的关键问题

在面向对象编程里,有不少关键问题值得深入探讨,以下为你列举并分析:
|问题编号|问题描述|分析|
| ---- | ---- | ---- |
|1|private 和 protected 修饰符有何区别?抽象方法能否定义为 private?|private 修饰的成员只能在类内部访问,protected 修饰的成员可以在类内部和子类中访问。抽象方法不能定义为 private,因为抽象方法需要在子类中实现,若为 private 则子类无法访问。|
|2|何时给类方法添加 static 修饰符,有无简单规则?|当方法不依赖于类的实例,即不需要访问实例属性或方法时,可添加 static 修饰符。|
|3|类能否有不同的构造函数重载?若能,如何实现;若不能,原因是什么?|TypeScript 不支持传统意义的构造函数重载,但可通过联合类型和可选参数来模拟。|
|4|能否创建抽象类的实例?原因是什么?|不能创建抽象类的实例,抽象类是一种不完整的类,它包含抽象方法,需要子类来实现这些抽象方法,所以不能直接实例化。|
|5|抽象类能否有构造函数?原因是什么?|抽象类可以有构造函数,构造函数可用于初始化类的属性,即使是抽象类也可能有一些需要初始化的属性。|
|6|子类如何调用被重写方法的原始版本?|可使用 super 关键字调用父类的方法。|
|7|子类如何为其父类构造函数提供所有构造参数?|在子类构造函数中使用 super 关键字传递参数。|
|8|能否在类中定义公共的只写属性?如何实现?|可以,通过定义 setter 方法但不定义 getter

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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