javase-collection-210620-01

Matlab实战:从零搭建弹道导弹六自由度仿真模型(附完整代码) 本文详细介绍了如何使用Matlab从零搭建弹道导弹六自由度仿真模型,涵盖仿真环境配置、核心运动方程实现、气动力建模及仿真结果分析。通过完整代码示例,帮助读者掌握弹道导弹六自由度仿真的关键技术,适用于航空航天工程和复杂系统建模领域。 阅读详情

javase-collection-210620-01

  • List
  • ArrayList

ListTest01.java

package bgy_list_01;

import java.util.*;

/*
    1. List
        特点:  有序可重复
            1)有序:List集合中的元素有下标   从0开始,以1递增
            2)可重复:存一个‘bgy’,还能再存一个‘bgy’

    2. List是Collection的子接口
        List接口特有常用方法:
            void add(int index, E element)
            Object get(int index)
            int indexOf(Object o)
            int lastIndexOf(Object o)
            Object remove(int index)
            Object set(int index , Object element)
 */
public class ListTest01 {
    public static void main(String[] args) {
        // List集合可以创建的类型
//        List myList01 = new LinkedList();
//        List myList02 = new Vector();
        List myList = new ArrayList();

        myList.add("a");
        myList.add("b");
        myList.add("c");
        myList.add("d");

        /*
         这个方法对于ArrayList来说,效率比较低
         第一个参数为下标,第二个参数为插入元素
         */
        myList.add(0,"bgy");

        Iterator it = myList.iterator();

        while (it.hasNext()) {
            Object o = it.next();
            System.out.println(o);
        }
        System.out.println("========================================================");

        /*
            根据下标获取元素
         */
        Object firstObject = myList.get(0);
        System.out.println(firstObject);
        System.out.println("========================================================");


        /*
            因为有下标,所以List集合会有自己的特殊的遍历方式
            通过下标遍历,,,List集合特有,Set就没有了
         */
        for (int i = 0; i < myList.size(); i++) {
            Object obj = myList.get(i);
            System.out.println(obj);
        }
        System.out.println("========================================================");


        /*
            获取指定对象第一次出现处的索引
         */
        System.out.println(myList.indexOf("b"));
        /*
            获取指定对象最后一次出现处的索引
         */
        System.out.println(myList.lastIndexOf("c"));
        System.out.println("========================================================");


        /*
            修改指定位置元素
         */
        myList.set(2,"xiugai");
        for (int i = 0; i < myList.size(); i++) {
            Object obj = myList.get(i);
            System.out.println(obj);
        }
        System.out.println("========================================================");
    }
}

ArrayListTest01.java

package bgy_ArrayList_01;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/*
    ArrayList集合:
        1. 默认初始值为10
           底层先创建了一个长度为0的数组,当添加第一个元素时,初始化容量为10
        2. 集合底层是一个Object[]数组
        3. 构造方法:
            new ArrayList();
            new ArrayList(20);
        4. ArrayList集合的扩容:
            原容量的1.5倍
            ArrayList底层是数组,如何优化???
                尽可能少的扩容。因为数组扩容效率较低,
                在使用ArrayList集合的时候估计元素个数,给定一个初始化容量。
        5. 数组优点:
            检索效率较高
            (
                每个元素占用的空间大小一样,内存地址是连续的,知道首元素的内存地址,
                知道下标,通过数学表达式计算出元素的内存地址,所以检索效率最高。
             )
        6. 数组缺点:
            随机增删元素效率比较低
            数组无法存储大数据量(很难找到一个连续的,巨大的一片内存空间)
        7. 向数组末尾添加元素很高,不受影响
        8. 面试题:
            这么多集合中,用的那个集合最多
                ArrayList,
                因为往数组末尾添加元素,效率不受影响
                另外,我们 检索 / 查找 某个元素的操作比较多
                
        9. ArrayList集合不是线程安全的集合。。。

 */
public class ArrayListTest01 {
    public static void main(String[] args) {

        // 默认初始容量为10
        List list01 = new ArrayList();
        // size()是获取当前集合中的元素个数,不是获取集合的容量
        System.out.println(list01.size());    // 0

        // 指定集合初始化容量为20
        List list02 = new ArrayList(20);
        System.out.println(list02.size());    // 0
    }
}

ArrayListTest02.java

package bgy_ArrayList_01;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;

/*
    ArrayList 的构造方法
 */
public class ArrayListTest02 {
    public static void main(String[] args) {
        List list01 = new ArrayList();
        List list02 = new ArrayList(22);

        Collection c = new HashSet();
        c.add(1);
        c.add(2);
        c.add(3);
        c.add(4);

        /*
            通过这个构造方法一个将HashSet集合转化为List集合
         */
        List list03 = new ArrayList(c);
        for (int i = 0; i < list03.size(); i++) {
            Object o = list03.get(i);
            System.out.println(o);
        }
    }
}
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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javase-collection-210621-01

javase-collection-210621-01 LinkedList Vector LinkedListTest01.java package bgy_linkedlist01; /* LinkedList 的数据结构是 双向链表 基础单元为节点node 每一个节点node都有两个属性: 1. 存储的数据 2. 下一个节点的内存地址 LinkedList集合底层也是有下标的 ArrayL

白光一的博客 201

javase-javabase-210126-02

javase-javabase-210126-02 JavaDoc Scanner对象 重载 可变参数 递归 Java内存 数组 Arrays类 JavaDoc @author 作者名 @version 版本号 @since 指明需要最早使用的jdk版本 @param 参数名 @return 返回值情况 @throws

白光一的博客 199

javase-io-210509-01

javase-io-210509-01 FileReader FileWriter 拷贝 BufferedReader InputStreamReader BufferedWriter DataOutputStream DataInputStream PrintStream FileReader ​ 文件字符输入流,只能读取普通文本 ​ 读取文本内容,比较方便,快捷 Demo01 import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileRead

白光一的博客 197

InnoDB 内存结构总览:Change Buffer、AHI 与 Log Buffer

本文系统梳理InnoDB内存结构中的ChangeBuffer、Adaptive Hash Index(AHI)与LogBuffer。ChangeBuffer缓存二级索引页不在内存时的变更,减少随机IO,仅在页加载时合并;聚簇索引修改立即执行,因数据本身不可延后。AHI基于高频等值查询自动构建哈希索引,加速定位,仅支持等值操作。LogBuffer为redo log内存缓冲,配合磁盘日志实现崩溃恢复。三者均服务于性能优化,其中ChangeBuffer与AHI共享BufferPool空间,而LogBuffer独立

bksczm的博客 287

V8 机制、手写核心函数与 TypeScript 类型体操

或固定初始化(如数组先定长、对象先给全字段)保持类型与形状稳定;这些都比"换框架"更基础。只能处理纯数据(丢函数、Date、RegExp、循环引用报错)。生产级深拷贝要处理:原始值短路、循环引用、V8(Chrome / Node 的 JS 引擎)不是"解释一行跑一行"那么简单,它用。图:V8 执行流程——解释执行 + 热点优化,优化失败会 Deopt 回退。JS 内存自动管理,但"自动"不等于"不会漏"。是"固定间隔最多执行一次"。手写 Promise 是"懂异步"的试金石。是"停下后才执行最后一次",

qq_38468358的博客 346

Java EE 进阶:8.MyBatis 操作数据库(入门)(第一弹)

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要努力去发光,而不是被照亮~ 128

Spring Boot 数据源与 MyBatis(-Plus) 自定义配置详解

本文详解 Spring Boot 中单数据源环境下 HikariCP 与 MyBatis-Plus 的自定义配置。通过手动声明 SqlSessionFactory,实现下划线转驼峰、日志输出、一级缓存策略等精细化控制。结合 HikariCP 核心参数调优(如最大连接数、连接生命周期),确保高性能与稳定性。适用于仅需访问单一数据库的场景,避免多数据源复杂性,兼顾性能与可维护性。

BADAO_LIUMANG_QIZHI的博客 198

LeetCode Hot 100 二叉树专题(二)3 题(Java)

本篇文章共 3 题:543. 二叉树的直径、102. 二叉树的层序遍历、108. 将有序数组转换为二叉搜索树。 每道题都统一按「① 题目分析 & 解题思路 → ② 常见解法(附代码)及讲解 → ③ 知识点总结」的顺序组织;代码使用 Java 编写,节点定义沿用 LeetCode 默认的 TreeNode。

2401_88612756的博客 365
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白光一
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