关于hashcode和equals的学习总结

博客介绍了Java中两个对象判定相等的方法,需hashcode与equals共同协作,先通过hashcode判断,再用equals判断值是否相等。还提到在object定义中,equals相等则hashcode必定相等,重写equals时必须同时重写hashcode,否则重写equals无效。

在JAVA中两个对象的判定是否相等依靠的是hashcode与equals共同协作,首先通过两个对象的hashcode判断两个对象是否相等,然后调用equals来判断两个对象的值是否相等。在object定义中对hashcode和equals要求如下:
两个对象的equals结果是相等,那么两个对象的hashcode必定相等。
如果重写equals,必须同时重写hashcode。
始终记住对象的判断首先判断的是hashcode然后判断equals,如果两个对象相等了,equal相等了,必然hashcode相等,重写equals的方法为了说明两个对象的的判断方式改变了,但是如果不重写hashcode的话,重写equals会没有作用。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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