inner class in interface

本文探讨了在Java接口中定义类的特性和优势,此类自动成为公共静态成员,仅存在于接口的命名空间内。通过示例展示了如何在接口内放置一个实现该接口的类,并在主方法中调用其方法进行测试。此外,讨论了将测试代码置于嵌套类中的方法,以避免测试代码在最终产品中暴露。

Any class we put inside an interface is automatically public and static. Since the class is static, the nested class is only placed inside the namespace of the interface.

// innerclasses/ClassInInterface.java
// (c)2017 MindView LLC: see Copyright.txt
// We make no guarantees that this code is fit for any purpose.
// Visit http://OnJava8.com for more book information.
// {java ClassInInterface$Test} // note, cd innerclasses to use this command

public interface ClassInInterface {
  void howdy();

  class Test implements ClassInInterface {
    @Override
    public void howdy() {
      System.out.println("Howdy!");
    }

    public static void main(String[] args) {
      new Test().howdy();
    }
  }
}
/* Output:
Howdy!
*/

When we  put a main() in every class to act as a test bed for that class. A potential drawback is that our test fixtures are exposed in our shipping product. If this is a problem, we can use a nested class to hold our test code:

// innerclasses/TestBed.java
// (c)2017 MindView LLC: see Copyright.txt
// We make no guarantees that this code is fit for any purpose.
// Visit http://OnJava8.com for more book information.
// Putting test code in a nested class
// {java TestBed$Tester} // we must escape the $ under Unix/Linux systems

public class TestBed {
  public void f() {
    System.out.println("f()");
  }

  public static class Tester {
    public static void main(String[] args) {
      TestBed t = new TestBed();
      t.f();
    }
  }
}
/* Output:
f()
*/

references:

1. On Java 8 - Bruce Eckel

2. https://github.com/wangbingfeng/OnJava8-Examples/tree/master/innerclasses

3. https://github.com/wangbingfeng/OnJava8-Examples/blob/master/innerclasses/TestBed.java

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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