框架中的高大上设计为了啥?

博客指出源码中常调用本类抽象方法,需调试才知实现类。还提到源码中运用多种设计模式,如Netty的connect方法。Netty作为NIO封装框架,封装默认设置,让开发者掌握一定API就能使用,无需复杂调用Java的NIO API。

源码中经常看到调用本类中的抽象方法,运行时才知道是哪个实现类。但是我们看源码时不知道是哪个实现类,需要debug进行查看到是哪个实现类!!!!

源码中为啥会用好多设计模式如:模板,委派,装饰者,责任链,工程模式等。例如在netty中:

Bootstrap b = new Bootstrap();

ChannelFuture f = b.connect(this.host, this.port).sync();   这个connect方法源码中使用了下图中的调用链。为啥要这么设计?

主要是为了封装其中的默认设置,将默认值设置了,用户就不用自己去调用java的NIO的API进行设置。netty的设计思想就是一个NIO的封装框架,让人们更好的使用NIO。封装之后开发者掌握一定得API就可以使用,不需要很麻烦的去使用java的NIO的api。对netty的介绍请看:https://www.jianshu.com/p/a4e03835921a

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的多目标粒子群优化算法(MOPSO)在无人机三维路径规划中的应用。该代码实现了完整的路径规划流程,包括模拟数据生成、障碍物随机生成、MOPSO优化求解、帕累托前沿分析、最优路径选择、代理模型训练以及丰富的可视化功能。系统支持用户通过GUI界面设置参数,如粒子数量、迭代次数、路径节点数等,并能一键运行完成路径规划与评估。代码采用模块化设计,包含详细的注释,同时提供了简洁版本,便于理解和二次开发。此外,系统还引入了代理模型(surrogate model)进行性能预测,并通过多种图表对结果进行全面评估。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础的科研人员、自动化/控制/航空航天等相关专业的研究生或高年级本科生,以及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的工程技术人员。 使用场景及目标:①用于教学演示多目标优化算法(如MOPSO)的基本原理与实现方法;②为无人机三维路径规划提供可复现的仿真平台;③支持对不同参数配置下的路径长度、飞行时间、能耗与安全风险之间的权衡进行分析;④可用于进一步扩展研究,如融合动态环境、多无人机协同等场景。 其他说明:该资源包含两份代码(详细注释版与简洁版),运行结果可通过图形界面直观展示,包括Pareto前沿、收敛曲线、风险热图、路径雷达图等,有助于深入理解优化过程与结果特性。建议使用者结合实际需求调整参数,并利用提供的模型导出功能将最优路径应用于真实系统。
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