学习Java第二天

  • 单词含义
    import导入、public公开、class类、static静态、string字符串、void空的、main类的主方法
  • 输出语句
    System.out.println();
    int整数、double小数
  • 快捷键
    alt+/是eclipse(IDE工具)错误帮助
    ctrl+1是调出错误帮助选项框
    ctrl+F11是编译解释快捷键

基本运算程序


import javax.swing.JOptionPane;

public class Calc {
        public static void main(String[] args) {
        double num1 = 999;
        double num2 = 777;
        System.out.println(num1 + "+" + num2 + "=" + (num1 + num2));
        System.out.println(num1 + "-" + num2 + "=" + (num1 - num2));
        System.out.println(num1 + "*" + num2 + "=" + (num1 * num2));
        System.out.println(num1 + "/" + num2 + "=" + (num1 / num2));

        JOptionPane.showMessageDialog(null,num1 + "+" + num2 + "=" + (num1 + num2));
        JOptionPane.showMessageDialog(null,num1 + "-" + num2 + "=" + (num1 - num2));
        JOptionPane.showMessageDialog(null,num1 + "*" + num2 + "=" + (num1 * num2));
        JOptionPane.showMessageDialog(null,num1 + "/" + num2 + "=" + (num1 / num2));
        System.exit(0);
    }
}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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