步骤1:对象转型步骤2:子类泛型转父类泛型步骤3:假设可以转型成功步骤4:练习-父类泛型能否转换为子类泛型？步骤5:答案-父类泛型能否转换为子类泛型？ 步骤1:对象转型 根据面向对象学习的知识，子类转父类是一定可以...

协变(Convariant)和逆变(Contravariant)的出现，使数组、委托、泛型类型的隐式转换变得... 泛型协变如果子类泛型隐式转换成基类泛型，使用泛型协变。 有这样的2个基类和派生类。public class Animal { public virtu

接口1.1简介:接口是一种特殊的引用类型, 和类很相似. 它定义了属性, 方法, 事件, 这些都作为接口的成员/ 接口中只包含成员的声明, 成员的定义是派生类的责任(谁继承谁实现).接口在某种程度上与抽象类类似, 但是接口...

using System; using System.Linq.Expressions; using System.Reflection; using System.Threading.Tasks; namespace Gen.ConsoleApp24 { class Program ... static async Task Main(string[] args)...

这次总结一个个人认为的反模式：“绑定子类的泛型层基类”，这个模式在一些著名的框架中也见到过，如果CSLA、BlogEngine。我自己在原来的写的框架中，也用到过。 当然了，个人认为是反模式，各们同仁并不一定这样...

最近在开发微信代扣,涉及大量HTTP调用微信,就写了一个泛型模板,将序列化,反序列化,HTTP调用全部整合至泛型基类中. public abstract class WxCallbackHandler<C extends WeixinReturnParameter> implements ...

最近在开发微信代扣,涉及大量HTTP调用微信,就写了一个泛型模板,将序列化,反序列化,HTTP调用全部整合至泛型基类中.public abstract class WxCallbackHandler implements CallbackHandler {private static final org....

package com.orchard.common.annotation; public class Plate<T> { private T item; public Plate(T t) { this.item = t; } public T get() {return item;} public void se...

我们偶尔会想使用泛型基类，而使用基类就难买会使用属性，大多数时候，属性是做为逻辑或功能上的设置来使用的， 偶尔也会通过子类重写的方式来更改属性，但是，当你这个子类重写的属性在基类中是无法直接使用的。...

注意：当子类实现泛型基类时候，需要指定到底是什么类型。当子类实现泛型基类的abstract或者virtual的方法时候，也要指定类型。例如：// A generic class with a virtual method.public class MyList{private List ...

最近在学java，学习到泛型的时候总是对List， List, List之间的区别比较迷惑，自己找了点资料整理了下思路，说的不对的地方，欢迎拍砖～ 这三个List的写法可以从赋值和使用两个方面来分析： List：  List...

一、栗子 public class GenericityInher { //error: Type mismatch: cannot convert from ArrayList<Child> to ArrayList<Parent> public ArrayList<Parent>... return new ArrayList...

import java.io.Serializable;/** * 简单pojo类(测试用,无具体意义) * * @author edgewalk * @date 2017年6月5日 */ public class Person implements Serializable { private static final lon

我们重新看上篇写的一个泛型： [java] view plain copy class Point {   private T x; // 表示X坐标   private T y; // 表示Y坐标     public void setX(T x) {

问题来源：Java 泛型 &lt;...是Java泛型中的“通配符（Wildcards）”和“边界（Bounds）”的概念。&lt;? extends T&gt;：是指 “上界通配符（Upper Bounds Wildcards）”&lt;? ...

首先举例说明一下 父类如下 package com.bootdo.ceshiceshi.chongxieceshi; import java.util.Map; public class FuLei { public String aa(Map<?, ?> objectList) { ...子类代码如下 pac...

引言 通过前面几篇文章大致把Kotlin 语言的基本体系结构...Any默认也提供了三个函数：equals()、toString()、hashCode()，但Any 不是Object，Any类中只有这三个成员。与Java 不同，Kotlin的类默认是不可被继承的fin...

可以在父类的无参构造器中写： Type type = this.getClass().getGenericSuperclass(); //Type是一切类型的父类型 此代码可以后去带泛型的父类类型 ParameterizedType t = (ParameterizedType) type ; //获取参数化...

由于Newlife.XCode组件中大量的地方使用了泛型基类，以前也是很迷糊，似懂非懂。所有春节前整理了一份文档，把泛型基类的知识总结了一下，特意分享出来。本文大部分内容摘自XCode的相关介绍说明以及如下2篇文章，...

代码示例，如何在BaseClass中获取到子类对应的DO、VO的class对象呢？ class BaseClass<DO, VO> { Class<DO> doClass; Class<VO> voClass; ... } 1. 传统方式：通过参数传递...

是Java泛型中的“通配符（Wildcards）”和“边界（Bounds）”的概念。&lt;? extends T&gt;：是指 “上界通配符（Upper Bounds Wildcards）”&lt;? super T&gt;：是指 “下界通配符（Lower Bounds ...

是泛型中的“通配符（Wildcards）”和“边界（Bounds）”的概念。 &lt;? extends T&gt;：上界通配符（Upper Bounds Wildcards） &lt;? super T&gt;： 下界通配符（Lower Bounds Wildcards） 为...

import java.lang.reflect.ParameterizedType; import java.lang.reflect.Type; import org.junit.Test; abstract class BaseDao<T> { public void getType() { //Class<E> clazz = (Class)

Java 中对于泛型方法的定义： public <T> T getT(){ 　.....相关代码; } 其中我对<T>的理解就是申明只是一个泛型方法的标记，T是返回的类型。 对于泛型类的定义： public class Type<T>{ ...

package zmx.stringbuilder; import org.omg.CORBA.PUBLIC_MEMBER;... * 要么同时擦除，要么子类大于等于父类的类型，，，便于添加种类， * class son extends father{} * class son<T1,T2> extends fat...

它是JDK 5中引入的一个新特性，允许在定义类和接口的时候使用类型参数（type parameter）。声明的类型参数在使用时用具体的类型来替换。泛型最主要的应用是在JDK 5中的新集合类框架中。 今天我们主要说如下内容： ...

汇编语言是一门低级程序设计语言，在数以千计的计算机语言中，有着不可替代的重要地位，广泛地用于开发操作系统内核、设备驱动程序等。随着近年来物联网、嵌入式系统的发展，汇编语言在行业中的地位也再次攀升，在2017年1月的TIOBE排行榜上，再次进入前十。对大多数学习计算机的人士而言，是理解计算机系统核心知识的一个桥梁，在人才培养中也起着特殊的作用。课程面向计算机初学者，介绍汇编语言程序设计基础的部分。 课程的目标是帮助学习者掌握汇编语言程序设计的基础部分。课程分7个部分，循序渐进地介绍寄存器、内存、程序结构、模块化程序设计、中断等内容，课程重视对学习方法的指导和引导，提倡和支持用实践的方式开展学习，目标是培养学习者的自学能力和实践能力，以此支持对最新的汇编语言开发技术的学习。

本视频是智捷课堂推出的一套“Java语言学习立体教程”的视频第二部分，读者以及观看群是初级小白，通过本视频的学习能够成为Java大牛。本主要内容包括：面向对象基础、什么是对象、继承与多态、抽象类与接口、枚举类、Java常用类、内部类、Java 8函数式编程基础——Lambda表达式等技术。 掌握JavaSE

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包，不包含民间数据集，民间数据集在博客中给出大佬github地址。