闭关贴!(含Java实践经验)

Java编程技巧与最佳实践
本文分享了Java编程中的实用经验和最佳实践,包括如何正确使用final关键字、理解多态与instanceof的区别、合理运用equals方法以及异常处理的最佳策略等。
     由于下周就考试了,所以最近两周减少写或着就不写随笔了,但编程的学习是不会停止的。
附加Java实践经验:

Java对象通过*对象地址*被访问。但实际上所有参数都是以*值*方式传递。

对不变值和对象变量使用final。
final只限制变量。不限制所指对象的改变。

非静态函数在缺省下都可被subclass覆写。
若加final,可防止被覆写。

多态polymorphism优于instanceof

及时将不需要的对象函数,设为null。可使代码高效。

Java是面向对象语言,但其操控的东西并非都是对象。

区分==和equals()

==测试基本类型的相等性,及判定对象变量是否指向同一个对象。
若测试值或语义相等,使用equals()。

别依赖equals()的缺省实现。
java.lang.object提供的equals()大多时候并非进行你想要的比较。

若某个类生成的两个对象,那么就该为这个类提供一个equals()。

隶属于同一个类下的对象才能被视为相等。所以使用equals()前应该先优先考虑使用getclass()。

调用super.equals()唤起基类的相关行为。
只有允许derived class对象可以等于其基类对象时,才在equals()中使用instanceof。
处理异常期间又从catch或finally区段抛出异常,原先的异常会因而被隐蔽起来。我们应该处理这种情形的代码,即将所有异常回传给调用者。

一个异常加入某函数throw子句中,会影响所有调用者。

任何函数throw子句都应列出它所传播的所有异常。

使用finally避免资源泄漏。

不要从try区段发出return语句,因为此函数未必会立即从那里返回。

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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