Tiger学习 之 Override

本文详细解析了Java中的Overload(重载)和Override(覆盖)概念,包括它们的使用条件及注意事项,如参数匹配、返回类型一致性等,并介绍了协变返回类型的应用。
先弄清Overload和Override的概念(都是Java多态性的不同表现)
Overload 重载(同一个类中有相同的方法名)
注意点:
1.重载可以通过相同方法名不同的参数样式表现(不同的参数类型,不同的参数个数和不同的参数顺序)
2.不能通过访问权限、返回类型、抛出的异常进行重载(方法的异常类型和数目不会对重载造成影响)
3.如果是继承的重载,父类中的方法的访问权限是priavte,那么就不能在子类对其进行重载,如果定义的话,也只是定义了一个新方法,而不会达到重载的效果。

Override覆盖(子类跟父类【或接口】有相同的方法名)
注意点:
1.子类中方法名和父类的方法名必须相同,参数类型必须精确匹配(参数类型、个数和顺序都必须一样)
2.子类的方法的返回值类型必须和父类的方法返回值类型一致(或返回返回值类型的子类)
3.子类的方法所抛出的异常必须和父类方法的所抛出的异常一致,或者是其子类,或者不抛出
4.static方法不能覆盖
5.private方法也不能覆盖(否则在其子类中只是新定义了一个方法,并没有对其进行覆盖)
6.只要参数类型不一致,返回类型同与不同,此不为覆盖而是重载

covariant return(协变返回)
子类方法的返回类是父类方法的返回类型的子类才可以.

可参照:http://www.iteye.com/topic/20932(buaawhl)

PS:Tiger之前好像也可以,是JAVA5.0的新特性?
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)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型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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