13、Java平台安全机制深度解析与自定义实践

Java平台安全机制深度解析与自定义实践

1. Java平台安全操作基础

在Java编程中, doPrivileged 方法的使用虽然看似繁琐,但有其重要意义。它的设计初衷是为了确保即使在代表不可信代码执行时,也能严格控制代码所拥有的权限。以下是一个简单示例:

try {
    AccessController.doPrivileged(new PrivilegedExceptionAction<Object>() {
        public Object run() throws FileNotFoundException {
            return new FileInputStream("someFile");
        }
    });
} catch (PrivilegedActionException e) {
    throw (FileNotFoundException) e.getException();
}

在使用 doPrivileged 时,需要注意特权代码块应尽可能小,能在块外执行的代码就不要放在块内,以确保特权操作的范围得到有效控制。

2. 继承访问控制上下文

在Java运行时,线程可以创建子线程,子线程又能创建自己的子线程。当一个线程创建时,Java虚拟机创建一个新的执行栈,并确保子线程继承当前执行上下文。具体来说,当前执行上下文的快照包含当前线程的继承访问控制上下文( AccessControlContext </

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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