JavaNote 5.0 DecimalFormat

BMS保护板原理图+PCB+固件源码+bin文件+上位机 BMS保护板原理图+PCB+固件源码+bin文件+上位机 单片机是STM32F303CCT6 1、带有软电源开关输入,带 LED (LOAD) 开/关 + 充电指示灯; 2、具有高压侧电源开关,控制通断; 3、隔离式 CAN 总线接口; 4、电流测量; 5、带有短路检测; 6、带有USB 接口通信和固件升级; 7、蜂鸣器指示错误状态; 8、体积小巧; 9、短时间最大负载电流+/- 100A,长时间约为70A; 10、最大充电电流 10A(带二极管)或 30A(带二极管旁路); 11、电池电压范围为 2.5V 至 4.5V; 12、包电压 12V 至 54V; 立即下载

借用别人的代码

原文地址:https://www.jianshu.com/p/b3699d73142e

官方api:https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/text/DecimalFormat.html

double pi = 3.1415927;//圆周率
//取一位整数
System.out.println(new DecimalFormat("0").format(pi));//3
//取一位整数和两位小数
System.out.println(new DecimalFormat("0.00").format(pi));//3.14
//取两位整数和三位小数,整数不足部分以0填补。
System.out.println(new DecimalFormat("00.000").format(pi));// 03.142
//取所有整数部分
System.out.println(new DecimalFormat("#").format(pi));//3
//以百分比方式计数,并取两位小数
System.out.println(new DecimalFormat("#.##%").format(pi));//314.16%

 /**
  * 上面的代码就是网上很经典的案例,下面我们来分析另外的一个值
  */      
pi=12.34567;
//取一位整数
System.out.println(new DecimalFormat("0").format(pi));//12
//取一位整数和两位小数
System.out.println(new DecimalFormat("0.00").format(pi));//12.35
//取两位整数和三位小数,整数不足部分以0填补。
System.out.println(new DecimalFormat("00.000").format(pi));// 12.346
//取所有整数部分
System.out.println(new DecimalFormat("#").format(pi));//12
//以百分比方式计数,并取两位小数
System.out.println(new DecimalFormat("#.##%").format(pi));//1234.57%

/**
 * 扩展,如果是其他的数字会是下面的效果
 */
pi=12.34;
//整数
System.out.println(new DecimalFormat("6").format(pi));//612
System.out.println(new DecimalFormat("60").format(pi));//612
System.out.println(new DecimalFormat("06").format(pi));//126
System.out.println(new DecimalFormat("00600").format(pi));//00126
System.out.println(new DecimalFormat("#####60000").format(pi));//00126
//小数
System.out.println(new DecimalFormat(".6").format(pi));//12.6
System.out.println(new DecimalFormat(".06").format(pi));//12.36
System.out.println(new DecimalFormat(".60").format(pi));//12.36
System.out.println(new DecimalFormat(".0600").format(pi));//12.3406
System.out.println(new DecimalFormat(".6000").format(pi));//12.3406
System.out.println(new DecimalFormat(".600000##").format(pi));//12.340006

整数:若是n个0,就从个位开始向高位填充,如果有值就是原来的值,没有就填充0。
        若都是#,没有实际意义,不管是几个#,最后的结果都是原来的整数。   
小数:是可以保留小数点后几位的(几个0后或几个#)。
        若n个0,就是保留n位小数,小数不足的部分用0填充。
        若n个#,就是保留n位小数,小数不足部分没有就是没有。

【带状电容器计算用于电容式触摸传感器应用】半数值模型的电容式触摸传感器集成于金属基材涂层中研究(Matlab代码实现) 内容概要:本文针对电容式触摸传感器在金属基材上应用时易受干扰导致信号衰减的问题,提出一种集成于金属基材涂层中的带状电容器半数值计算模型。通过理论推导建立传感器电容的数学模型,设定合理的边界条件并采用数值方法求解,利用Matlab实现完整的仿真代码,对传感器在金属背景下的电容特性进行精确建模与性能分析。该方法有效提升了传感器的灵敏度与抗干扰能力,适用于高精度、复杂环境下的触摸感应场景,具有良好的工程应用价值。研究不仅提供了详细的建模流程与仿真验证,还开放了可复现的代码资源,便于后续优化与拓展。; 适合人群:从事电容式传感器设计、嵌入式系统开发、人机交互技术研究及相关领域的科研人员,以及具备电磁场理论基础和Matlab编程能力的硕士、博士研究生;; 使用场景及目标:①用于金属表面电容式触摸传感系统的建模与性能优化;②为抗金属干扰传感器提供有效的半数值仿真方法与技术支撑;③辅助高校科研与教学中对电容耦合机制的理解及仿真平台搭建; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐模块调试,深入理解模型中几何参数、材料属性及边界条件对电容输出的影响规律,可进一步推广至其他复杂结构或非理想环境下的传感器设计中。 立即下载

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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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一、集合框架图 二、接口说明 List接口:元素可以重复,可以插入多个null元素,是一个有序容器。 Set接口:元素不允许重复,只允许一个null元素,是一个无序容器。 Map接口:Map的每个Entry都持有两个对象,一个键一个值,Map里可以拥有多个相同的值,但必须具有唯一的键。 三、适用场景 ArrayList:线程不安全,可以快速查询,增删慢。 LinkedLi

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