观察者模式——observer

本文介绍了一个基于Java的用户更新通知机制的实现。通过Observable和Observer模式,在新增用户后,自动通知观察者并打印更新数量。文章提供了完整的代码示例,包括UserNotify、UserObserver和UserObserverTest类。

应用场景:尚没有找到适合的场景。
代码实现:
通知者:

package designModel.observer;

import java.util.Observable;
import java.util.Observer;

public class UserNotify extends Observable{
	public UserNotify() {
		this.addObserver(new UserObserver());
	}
	@Override
	public void notifyObservers() {
		this.setChanged();
		super.notifyObservers();
	}

	@Override
	public void notifyObservers(Object arg) {
		this.setChanged();
		super.notifyObservers(arg);
	}

}

观察者:

package designModel.observer;

import java.util.Observable;
import java.util.Observer;

public class UserObserver implements Observer{

	@Override
	public void update(Observable o, Object arg) {
		System.out.println("user 更新数量:"+arg);
	}

}

测试:

package designModel.observer;

import java.util.List;

import designModel.decorator.Dao;
import designModel.decorator.UserDao;

public class UserObserverTest implements Dao{
	private UserDao user;
	private UserNotify notify;
	public UserObserverTest(UserDao user,UserNotify notify) {
		this.user = user;
		this.notify = notify;
	}
	@Override
	public int insert() {
		int num = user.insert();
		notify.notifyObservers(num);
		return 0;
	}
	@Override
	public List<Object> queryForList() {
		// TODO Auto-generated method stub
		return null;
	}
	public static void main(String[] args) {
		UserObserverTest test = new UserObserverTest(new UserDao(),new UserNotify());
		test.insert();
		test.insert();
	}
}

注释:Observable和Observer为jdk自带,此例子实现了在新增user后,通知观察者进行打印更新数量

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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