1、《JAVA核心卷I》笔记-基本概念

本文深入探讨了Java语言的关键特性,包括其简单的语法、面向对象的设计、网络操作能力、健壮性和安全性。此外,还详细介绍了Java的历史发展,从1.0到1.7版本的演变,以及JDK和JRE的下载与配置。通过实例讲解了基本的数据类型、流程控制、字符串操作和数组使用,为初学者提供了全面的Java编程入门指南。

第1章 JAVA程序设计概述

1、白皮书关键术语

1)简单:无指针、头文件等。

2)面向对象:引入接口概念。

3)网络技能:网络类库方便的操作socket。

4)健壮:编译器早期检测。

5)安全

6)体系结构中立:字节码和虚拟机。

7)可移植性:int永远32bit。

8)解释型kJAVA

9)高性能:即时编译。

10)多线程。

11)动态性:运行时获取对象信息。

2、JAVA简史

1996:1.0->2001:1.7(JAVA7),类和借口4023个。

第2章 JAVA程序设计环境

1、术语

JDK、JRE

JAVA ME、JAVA SE、JAVA EE

2、下载JDK

文档:https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/

3、开发IDE

IntelliJ IDEA

1)创建第一个工程:

文件名与public类名相同。

第3章 JAVA的基本程序设计结构

1、数据类型

int(4字节)、short、long、byte、float、double、boolean

大数值:BigIneger,BigDecimal

!没有无符号

八进制:010,二进制:0b1001,十六进制:0xAFEE

常量:使用final

public static final double PI=3.14;

<<、>>:符号位填充>>>:右移用0填充

数学库:Math.sqrt(4);

枚举:

enum Size={SMALL,LARGE};

Size s=Size.SMALL;

2、不可变字符串

String greet="Hello";

greet=greet.substring(0,3)+"p";

!字符串相等,equals,不是==
程序举例:

import java.util.Scanner;

public class Welcome {
    public static void main(String[] args) {
        //打印输出
        System.out.println("test");
        //打印输出字符串
        String greet = "Hello world!";
        System.out.println(greet);
        //Stringbuilder拼接字符串
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        sb.append(greet);
        sb.append(" test2.");
        //接收控制台输入
        System.out.println(sb);
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        String in = sc.nextLine();
        System.out.println(in);
        //格式化字符串
        String st=String.format("age=%d",12);
        System.out.println(st);
    }
}

2、流程控制

1)if while for

2)switch(string):条件可以是字符串

3)带标签的break,没有goto

la1:

while()

{

while(){

break lab1;

}

}

4)for each循环

for(String s:a);

3、数组

int[] a={2,1};

匿名数组:a=new int[] {1,2}

 

 

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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