Lombok入门

本文介绍如何通过Lombok注解简化Java POJO类的代码,包括自动生成getter、setter、构造方法等,减少冗余的实现细节,并提供安装教程及常用注解说明。


lombok 提供了简单的注解的形式来帮助我们简化消除一些必须有但显得很臃肿的 java 代码。特别是相对于 POJO。


eclipse / myeclipse 手动安装 lombok
    1. 将 lombok.jar 复制到 myeclipse.ini / eclipse.ini 所在的文件夹目录下
    2. 打开 eclipse.ini / myeclipse.ini,在最后面插入以下两行并保存:
        -Xbootclasspath/a:lombok.jar
        -javaagent:lombok.jar
    3.重启 eclipse / myeclipse


Lombok 注解在线帮助文档http://projectlombok.org/features/index.


常用的 lombok 注解:
       @Data   :注解在类上;提供类所有属性的 getting 和 setting 方法,此外还提供了equals、canEqual、hashCode、toString 方法
        
@Setter:注解在属性上;为属性提供 setting 方法
        
@Getter:注解在属性上;为属性提供 getting 方法
       
 @NoArgsConstructor:注解在类上;为类提供一个无参的构造方法
        
@AllArgsConstructor:注解在类上;为类提供一个全参的构造方法


简单示例
    不使用 lombok 的方案

public class Person {

    private String id;
    private String name;
    private String identity;
  
   
    public Person() {
    }
   
    public Person(String id, String name, String identity) {
        this.id         = id;
        this.name       = name;
        this.identity  = identity;
    }
   
    public String getId() {
        return id;
    }
   
    public String getName() {
        return name;
    }
   
    public String getIdentity() {
        return identity;
    }
   
    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }
   
    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
   
    public void setIdentity(String identity) {
        this.identity = identity;
    }
}


     使用 lombok 的方案

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Person {

    private String id;
    private String name;
    private String identity;
   
}


上面的两个 java 类,从作用上看,它们的效果是一样的,相比较之下,很明显,使用 lombok 要简洁许多,特别是在类的属性较多的情况下,
同时也避免了修改字段名字时候忘记修改方法名所犯的低级错误。

最后需要注意的是,在使用 lombok 注解的时候记得要导入 lombok.jar 包到工程






内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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