super 与 this

super 与 this

 

1、 构造函数内使用this() 和super()

    this()来调用同一类内的其他构造函数,必须放在第一行

    super()从子类的构造函数调用其父类的构造函数,必须放在第一行。

     可以根据参数的不同选择调用不同的构造函数。

2、this 当局部变量与成员变量重名时,使用this访问成员变量

    super 子类内调用父类成员   super.成员变量或super.成员函数

 

3、举例

 

package com;
public class JavaTest {
public static void main(String ar[])
{
	TChild tc = new TChild();
}
}

class TFather{
	protected int num;
	public TFather(){
		System.out.println("父类无参构造函数");
	}
	public TFather(int n){
		//调用TFather()
		this();
		int num = n;
		//当成员变量与局部变量同名时,使用this访问成员变量
		System.out.println("局部变量num "+num);
		System.out.println("成员变量num "+this.num);
		System.out.println("父类有参构造函数");
	}
	public void show(){
		System.out.println("父类show");
	}
}
class TChild extends TFather{
	protected int num;
	public TChild(){
		//默认调用TFather(),super()有参数时调用TFather(int n)
		super(1);
		show();
		super.num = 232;
		System.out.println("父类变量num "+super.num);
		//调用父类方法
        super.show();
	}
	public void show(){
		System.out.println("子类show");
	}
}
 

 

  结果:

 

父类无参构造函数
局部变量num 1
成员变量num 0
父类有参构造函数
子类show
父类变量num 232
父类show
 

 

 

 

 

 

 

 

 

【SCI复现】含可再生能源储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建求解流程,并尝试在不同场景下调试扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI安全工程的结合。 培训教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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