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最新推荐文章于 2024-05-29 11:12:22 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Cheney012/article/details/88912792
本文介绍了一个Java文件中公共类的使用规范，强调在一个文件中只能定义一个公共类，并且main方法必须位于该主类中。如果需要从其他类调用main方法，则需要采取特殊的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一个java文件里只能有一个public类，即主类，main方法只能出现在主类里，若要调用一个方法的main方法，需要要特殊的方式。

Cheney012
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深入解析 Java 的 switch 语句
微笑听雨
07-26 7142
switch语句适用于对单个变量的多个可能值进行判断，代码更加简洁和清晰。使用break语句可以避免“穿透”问题。Java 12 引入的switch表达式使得switch语句更加简洁和功能强大。yield关键字在 Java 13 中被引入，用于从switch表达式的分支中返回值，使得代码更加灵活。理解并解决常见问题，可以更有效地使用switch语句。通过本文的详细介绍，希望你对 Java 的switch语句有了更深入的了解，能够在实际编程中灵活运用这一强大的控制流语句。
Java数据类型转换
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04-14 3178
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你真的懂Java怎么输出Hello World吗？
Jack·Kwok的博客
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Java——Java开发环境
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05-29 4953
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【Java 干货教程】Java实现分页的几种方式详解
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无论是自我学习中，还是在工作中，固然会遇到与前端搭配实现分页的功能，发现有几种方式，特此记录一下。
【Windows】环境配置多版本Java
New_hl的博客
11-17 3141
执行一个可执行文件时，如果该文件不能在当前路径下找到，则依次寻找 PATH 中的每一个路径，直至找到。Java 的编译命令 (javac)，执行命令 (java) 和一些工具命令 (javadoc, jdb 等) 都在其安装路径下的 bin 目录中。CLASSPATH设置的目的，在于告诉Java执行环境，在哪些目录下可以找到您所要执行的Java程序所需要的类或者包。（2）便于升级JAVA，升级时，只需要将该变量指向新版本的JAVA安装目录即可；变量值：%JAVA_HOME%\jre\bin。
Mac安装Java环境
封戬飞叨叨
09-02 2770
Mac安装配置Java环境
【Java进阶①】Java语言概述
陈橘又青的博客
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Java学习之路-第一章 一起了解Java语言吧！
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正在路上
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详细步骤1.打开cmd，进入源文件所在的文件夹2.编译3.运行4.编译运行结果5.安装多个JDK，切换编译文件 1.打开cmd，进入源文件所在的文件夹 方法一：按 Win+R 快捷键，输入cmd，然后进入源代码所在的文件夹（我的源代码目录为D:\Java，进入文件夹输入“cd 文件夹名”，退出当前文件夹输入“cd\”）。 方法二：在源代码目录输入cmd，按Enter键。 2.编译 输入“javac 源文件名.java”，按Enter键。这时源代码文件夹会多出源文件名.class文件，就是所说的字
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08-08
永磁同步电机（PMSM）的FOC（场向量控制）技术和七段式SVPWM（空间矢量脉宽调制）调制技术。首先解释了FOC控制的工作原理，包括将三相电流转换为d轴和q轴电流，以实现对电机转矩和磁场的独立控制。接着阐述了七段式SVPWM调制技术的特点，通过七个不同开关状态合成目标电压矢量，提高电压利用率和电机效率。文中还讨论了调压调速模型及电流环、速度环和位置环的作用，确保电机运行的稳定性。最后展示了基于MATLAB R2018b的仿真模型和结果，验证了这两种技术的有效性和优越性。 适用人群：电机控制领域的研究人员和技术人员，特别是对永磁同步电机有研究兴趣的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要深入了解永磁同步电机控制技术的研究项目或工业应用。目标是掌握FOC控制和七段式SVPWM调制的具体实现方法，提升电机控制系统的性能和效率。 其他说明：本文提供了详细的理论背景和技术细节，并附带MATLAB仿真模型，便于读者进行实验验证和进一步研究。
深度学习项目介绍 Python实现基于CNN-BiLSTM卷积神经网络结合双向长短期记忆网络进行多变量时序预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
08-08
内容概要：本文档详细介绍了基于CNN-BiLSTM架构的多变量时序预测项目，旨在解决传统方法难以处理的多变量间复杂非线性关系和长期依赖问题。项目通过卷积神经网络（CNN）自动提取局部特征，结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）捕捉序列的双向依赖，构建了高效的预测模型。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及解决方案，并提供了模型架构和代码示例。模型架构包括数据输入层、卷积特征提取层、双向LSTM时序建模层和全连接输出层，通过端到端训练自动调整参数，提升泛化能力和预测准确性。; 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习和时序数据分析感兴趣的开发者、研究人员及工程师。; 使用场景及目标：①应用于工业设备状态监测、金融市场分析、气象预测、交通流量预估等多领域；②通过自动化特征提取和时间依赖建模，减少专家干预，提高预测精度和模型鲁棒性；③优化模型训练和推理速度，满足实时预测需求。; 阅读建议：文档不仅包含理论讲解，还有详细的代码实现和模型架构介绍，建议读者结合实际案例进行实践，重点关注数据预处理、模型训练调优及预测性能提升等方面的内容。
用于确定高层大气潮汐模式的星座中卫星数量的优化”的补充材料。.zip
08-08
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
我觉得没什么好说的，有一行代码意义不明，但删了不能用
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Docker部署流程.pdf
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