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new 一个对象时如何获得泛型？
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一般通常用 ((ParameterizedType) getClass().getGenericSuperclass()).getActualTypeArguments()[0]; 也就是 getGenericSuperclass() 方法去拿泛型 ，通过名字我们的得知，这个拿的是 父对象的泛型 super class generic 自然 理论上在 new时 是无法的得到泛型的。。。。...
如何使用Google SVN代码空间
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免费 Canvas + javascript实现的弹球打砖块游戏，可直接下载使用
12-04
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12-04
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车辆ACC自适应巡航控制Matlab模型包括直路控制策略、弯路控制策略、制动油门控制策略、安全距离计算
12-04
内容概要：本文档主要介绍了一个关于车辆ACC（自适应巡航控制）的Matlab仿真模型，涵盖直路与弯路行驶条件下的控制策略、制动与油门控制逻辑以及安全距离计算方法。该模型旨在通过Matlab平台实现对ACC系统核心功能的建模与车辆ACC自适应巡航控制Matlab模型包括直路控制策略、弯路控制策略、制动油门控制策略、安全距离计算仿真，帮助研究人员理解和优化车辆在不同路况下的自动跟车与速度调节能力。文档还列举了多个其他Matlab/Simulink仿真项目，涉及电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域，表明其所属团队在科研仿真方面的广泛技术支持能力。; 适合人群：具备Matlab编程基础，从事汽车电子、智能驾驶、控制工程等相关领域研究的研发人员和高校研究生。; 使用场景及目标：①学习并实现车辆ACC系统的控制算法；②开展自动驾驶相关控制策略的仿真验证；③作为智能交通系统或车辆控制系统课程的教学参考案例； 阅读建议：建议结合Matlab仿真环境实际操作，重点关注控制策略的设计逻辑与参数调优过程，并可借鉴文中提供的其他仿真案例拓展研究思路。
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12-04
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
matlab在振动信号处理中的应用代码.rar
最新发布
12-04
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基于深度学习的水果识别系统python源码+训练好的模型.zip
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2024 年电赛：探索电子世界的热血征程与深度洞察
12-04
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【计算机网络】基于TCP/IP协议栈的Socket编程技术：UDP/TCP通信模型与网络传输机制解析
12-04
内容概要：本文系统介绍了计算机网络的核心概念与关键技术，涵盖OSI七层模型、TCP/IP协议栈、常见网络协议（如HTTP、FTP、DNS、DHCP）、Socket编程基础及UDP/TCP通信实现。详细讲解了IP地址分类、子网划分、ARP、NAT、路由转发机制，并深入剖析TCP的三次握手、四次挥手、可靠传输机制、流量控制（滑动窗口）、拥塞控制（慢启动、快重传等）、粘包问题及其解决方案。同时涉及C/S与B/S架构对比、静态库与动态库区别、阻塞/非阻塞Socket、心跳机制与Nagle算法等内容，并辅以C++语言实现的UDP/TCP服务端客户端代码示例。; 适合人群：具备基本编程基础和计算机基础知识，从事网络编程、后台开发或系统运维相关工作的1-3年经验研发人员。; 使用场景及目标：①深入理解网络各层工作原理及主流协议作用；②掌握Socket编程核心技术，能够独立实现UDP广播、TCP长连接通信；③理解TCP可靠性机制与性能优化策略，解决实际开发中的粘包、连接保活等问题； 阅读建议：此资源理论与实践紧密结合，建议读者在学习过程中动手搭建实验环境，运行并调试提供的代码示例，结合抓包工具（如Wireshark）分析数据交互过程，从而加深对网络传输机制的理解。
电动车调度-微电网.zip
12-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）
12-04
内容概要：本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开，重点介绍了一套基于Python实现的集成化计算框架，旨在提升制造业中数据驱动模型的稳定性与泛化能力。该流程融合了数据预处理、特征工程、模型训练、鲁棒性优化及结果验证等多个环节，结合实际制造场景中的不确定性因素（如噪声、缺面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）失数据、工况变化等），提出抗干扰能力强的机器学习解决方案。文中通过具体案例展示了该流程在质量预测、故障诊断或生产优化等方面的应用效果，强调模块化设计与可扩展性，便于在不同制造系统中部署。; 适合人群：具备Python编程基础和机器学习基础知识，从事智能制造、工业数据分析、生产优化等相关领域的研究人员及工程技术人员，尤其适合高校研究生及企业研发人员； 使用场景及目标：①应用于智能制造中的质量控制、设备预测性维护、工艺参数优化等场景；②构建稳定可靠的工业AI模型，应对实际生产中的数据噪声与工况波动；③为制造业数字化转型提供可复用的机器学习集成流程参考； 阅读建议：建议结合文中提供的Python代码实例，逐步复现各模块功能，重点关注数据鲁棒处理与模型集成策略的设计思路，并在实际工业数据集上进行验证与调优，以深入掌握该集成流程的核心机制与应用技巧。
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