心灵旅程第二天

心灵旅程 

今天是自己坚持写博客的第二天,可高兴自己能够走到第二天。今天自己在上班期间学Hadoop确实遇到了困难,再加上自己工作中要写代码,感觉身体有些不适就出来走走。而且今天自己还发现了一个很好的去处,在我们写字楼上面有很大的平台可以眺望远处的风景,而且也可以做一些运动锻炼身体。

  就在自己眺望远方的时候自己也在思考自己未来的工作去向,但是突然想到老乡的一句话,“受人之托,忠人之事”。从那个角度来说自己都应该好好把现在的技能锻炼好,在有余力的时候再去学习Hadoop或者其他技术。因此今天自己又拿起了Java编程思想的书来学习。这是一本比较厚的书,但是讲的比较细致,也很不错,很适合我这种基础一般的人重新学习Java基础。

自己在学习Java理论知识的同时也到牛客网上找了相关的一些编程题来联系。这样子边学边练,我想功夫不负有心人,我自己一定会有所提高的,加油,致敬5年后的自己!!!

学习成长

第一题:

题目描述

计算字符串最后一个单词的长度,单词以空格隔开。

输入描述:
一行字符串,非空,长度小于5000。
输出描述:
整数N,最后一个单词的长度。
输入例子:
hello world
输出例子:
5


下面是个人解答(⊙o⊙) 

import java.util.Scanner;

public class Main {

public static void main(String[] args) {

Scanner sc = new Scanner(System.in);//scanner函数用来从控制台输入单词

String word = sc.nextLine();//将控制台输入的所有单词赋值给word

String[] list = word.split(" ");//通过字符串数组"String[]"存储"word(一句话)" “split()”是一个函数

String result = list[list.length-1];//获取list最后一个单词

System.out.println(result.length());

}
}

第二题:

题目描述

写出一个程序,接受一个有字母和数字以及空格组成的字符串,和一个字符,然后输出输入字符串中含有该字符的个数。不区分大小写。

输入描述:
输入一个有字母和数字以及空格组成的字符串,和一个字符。

输出描述:

输出输入字符串中含有该字符的个数。

输入例子:
ABCDEF
A
输出例子:
1
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
String Sentence = sc.nextLine();
String[] character = Sentence.split("");//将每一个字符分开
String target = sc.nextLine();//输入目标字符(想判断的字符)
int count = 0;//计数
for(int i=0;i<character.length;i++){
if(target.equalsIgnoreCase(character[i])){//如果相等则加1
count++;
}
}
System.out.println(count);
}
}
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值