100、Python 类编程深入解析

Python 类编程深入解析

1. Python 类与 OOP 基础回顾

在 Python 编程中,类和面向对象编程(OOP)是非常重要的概念。通过一个简单而实际的例子,我们逐步探索了 Python 类和 OOP 的所有基础知识。

1.1 关键概念总结

  • 构造函数与方法 :我们为类添加了构造函数和各种方法,用于初始化对象和执行特定操作。
  • 运算符重载 :通过特殊命名的方法实现了运算符的重载,使类对象能够以更自然的方式进行操作。
  • 子类定制 :利用子类对父类进行定制,实现了代码的复用和扩展。
  • 内省工具 :使用基于内省的工具,帮助我们更好地了解对象的属性和方法。
  • 其他概念 :还涉及了组合、委托和多态等概念,这些概念丰富了我们的编程方式。

1.2 对象持久化

我们将类创建的对象存储在 shelve 对象数据库中,实现了对象的持久化。shelve 是一个易于使用的系统,它允许我们通过键来保存和检索原生 Python 对象。

1.3 代码优化

在探索类基础的过程中,我们还遇到了多种优化代码的方法,以减少冗余并最小化未来的维护成本。例如,将处理逻辑封装在方法中,避免代码的硬编码。

1.4 代码扩展预览

最后,我们简要预览了如何使用应用程序编程工具(如 GU

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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