8.10 用类加载器的其他作用

h3 { margin-top: 0.46cm; margin-bottom: 0.46cm; line-height: 173%; page-break-inside: avoid; }h3.western { font-family: "DejaVu Serif",serif; font-size: 16pt; }h3.cjk { font-family: "DejaVu Sans"; font-size: 16pt; }h3.ctl { font-family: "DejaVu Sans"; font-size: 16pt; }p { margin-bottom: 0.21cm; }

用类加载器加载配置文件

InputStream inp = ReflectTest2. class .getClassLoader().getResourceAsStream( "cn/itcast/day1/config.properties" );

注意 此写法目录的根目录不需要用‘/’ 表示如果用 ‘/’ 表示 反倒要出错

 

classgetResourceAsStream 方法得到资源文件

此方法在内部也是调用的类加载器

此方法写资源文件名字为资源文件的相对路径 默认和类的路径相同

相对路径读资源文件方法

InputStream inp =ReflectTest2. class .getResourceAsStream( "config.properties" );

 

 如果资源文件的包在类的子包下面 如 resources 包 写法为

InputStream inp =ReflectTest2. class .getResourceAsStream( "resources/config.properties" );

 

 

绝对路径读资源文件的方法

InputStream inp =ReflectTest2. class .getResourceAsStream( "/cn.itcast/day1/config.properties" );

注意 根目录需要用 ‘/’

 

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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