java 编程思想--第一章(对象导论)

本文探讨了面向对象程序设计的核心概念,包括对象的定义、接口和服务的重要性、实现的隐藏及复用,以及继承与多态等关键特性。文章还介绍了对象在不同存储区域中的分配方式。

一直以来,觉得阅读书籍真的很烦躁,静不下心来,友说,你坚持每天写博客,这样会有效果,刚好,java基础也有点差,就从圣书开始吧。我说错的,有问题大家可以回复。


1)、面向对象程序设计方式:

1、万物都是对象。

2、程序是对象的集合,他们通过发送消息来告知彼此所要做的。(调用关系)

3、每个对象都有自己的有其他对象所构成的存储。(创建了个对象包含已存在的对象)

4、每个对象有拥有其类型。

5、某一特定的所有对象都可以接收同样的消息。(多态)

2)每一个对象都有一个接口
3)每个对象都提供服务  将对象看作是服务者有助于提高对象的内聚性。高内聚是软件设计的基本质量要求之一。

4)被隐藏的具体实现 
       将程序开发人员按照角色分为类创建者和客户端程序员。将实现隐藏起来可以减少程序BUG,因此访问控制的第一个存在原因就是让客户端程序员无法触及他们不应该触及的部分,这对客户端程序员来说其实是一项服务。控制访问的第二个存在原因就是允许库设计者可以改变类内部的工作方式而不用担心会影响到客户端程序员
5)复用具体实现 在建立新类时,应该首先考虑组合,因为它更加简单灵活。
6)有两种方法可以使基类与导出类(父类与子类):
  一:直接在导出类(子类)中添加新方法。
  二:改变基类(父类)的方法,称之为复写(voerriding)。
7)所有的类都有一个终极的基类(父类),这个基类的名字就是Object。


8)对象的数据存储位置:

栈,必须明确对象的数量,生命周期,类型

堆,动态分配内存,new的时候才用,

静态区域:ram区域的一次性数据。



同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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