final修饰符

本文详细介绍了final修饰符在Java中的应用,包括修饰变量、方法和类的规则,以及如何为final变量指定初始值。此外还解释了final变量的“宏变量”特性。

 


final修饰符
1.final 可以修饰变量,被final修饰的变量被赋初始值之后,不能对它重新赋值。
2.final可以修饰方法,被final修饰的方法不能被重写。
3.final可以修饰类,被final修饰的类不能派生子类。
final只能在如下3个位置指定初始值。
1.定义final实例变量时指定初始值。
2.在非静态初始化块中为final实例变量指定初始值。
3.在构造器中为final实例变量指定初始值。
对于final类变量而言,同样必须显示指定初始值,而且final类变量只能在2个地方指定初始值:
定义final类变量时指定初始值;
在静态初始化块中为final类变量指定初始值

对于一个final变量,不管它是类变量,实例变量,还是局部变量,只要定义该变量时使用了final修饰符修饰,并在定义该final类变量时指定了初始值,而且该初始值可以在编译时就被确定下来,那么这个final变量本质上已经不再是变量,而是相当于一个直接量。
final修饰符的一个重要用途就是定义“宏变量”,当定义final变量时就为该变量指定了初始值,而且该初始值可以在编译时就确定下来,那这个final变量本质上就是一个“宏变量”,编译器会把程序中所有用到该变量的地址直接替换成该变量的值。

对于final实例变量而方,只有在定义该 变量时指定初始值才会有“宏变量”的效果,在非静态初始化块、构造器中为final实例变量指定初始值则不会有这种效果

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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