详述 Java 代码块

1.代码块

代码块定义:使用 { } 定义的一段代码。
根据代码块定义的位置以及关键字,由可分为以下四种:

  • 普通代码块
  • 构造快
  • 静态块
  • 同步代码块

1.1 普通代码块
普通代码块:定义在方法中的代码块。

eg:

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        {
            int x = 10;
            System.out.println("x = "+ x);
        }
        int x = 100;
        System.out.println("x = "+ x);
    }
}

一般如果方法中代码过长,为避免变量重名,使用普通代码块。

1.2 构造块

eg:
在这里插入图片描述

通过观察代码和运行结构可以看出:
构造块优先于构造方法执行,每产生一个新的对象就调用一次构造块,构造块可以进行简单地逻辑操作。(在调用构造方法之前)

1.3静态代码块

静态代码块:使用static定义的代码块。

静态代码块的主要作用是为static属性进行初始化。

更具静态块所在的类的不同又会分为以下俩种:

  1. 在非主类中
  2. 在主类中

1.3.1在非主类中的静态块

eg:

在这里插入图片描述

通过上述代码块可以发现:

1. 静态块优先于构造块执行。
2. 无论产生多少实例化对象,静态块都只执行一次。

1.3.2在主类中的代码块

eg:
在这里插入图片描述

根据代码可以看出:
在主类中的静态块,优先于主方法(main)执行。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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