技术blog07 by 八戒

类是面向对象编程中最重要的概念,类是Java程序的基本组成要素。

1. 类声明

类声明: [类修饰符]class类名[extends父类名][implements[,接口名]]

{...}


类的修饰符主要有:

  • abstract(抽象类) 没有实现的方法,也没有构造方法,可以有抽象方法(只定义方法,不实现)。不能用new操作直接生成实例。不能派生之类。
  • final(终结类) 不能派生子类,防止盲目继承,提供系统的安全性。保证类功能不变。
  • public(公共类) 可在相同包中访问,不同包中的类都通过import引用后访问。

2. 类体

{}中是类体,包括该类的全部变量和方法。

类成员分为实例成员和类成员两种。区别:在类声明时是否用类修饰符static.(如用static修饰类class,则为类成员,否则是实例成员)


类体格式: [修饰符]类型变量名

[修饰符] 返回类型 类方法名([参数列表])[throws异常列表]{方法体}


类体中变量修饰符:

  • public, protected, private 变量访问权限
  • static 变量是类变量
  • final 常量
  • transient 暂时性的变量,通知虚拟机该变量不属于永久状态,用于不同对象的存档
  • volatile 多个并发线程共享变量
类方法修饰符:
  • public, protected, private 方法访问权限
  • static 类方法
  • final 或abstract方法是否可重写
  • native 表示可将java代码与其他语言代码集成
  • synchronized 表示同步操作,可用来控制并发线程,共享数据访问

3. 构造方法

Java中每个用户定义的类都用一种特殊方法来初始化新对象,这个方法称为该类的构造方法。

构造方法特点:

  • 构造方法名与类名必须相同
  • 构造方法是给对象赋初值,所以没有返回值,但不用void来声明
  • 构造方法不能被程序调用,只能通过new自动调用
  • 构造方法可由编程人员在类中定义,默认时由Java语言自动生成。但它是个空方法,变量被赋予该数据类型的默认值
  • 构造方法可以重载实现不同的初始化方法。调用时按参数决定调用哪个方法
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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