...和foreach

public class exercise1 {
public static void test(int a,String...books)
{for(String tmp:books)
{System.out.println(tmp);
}
System.out.println(a);
}
public static void main(String[] args)
{
	test(5,"11111","22222");
}
}
for(int i=0;i<books.length;i++) {
    String tmp = books[i];
}
=
for(String tmp:books)



<pre name="code" class="java">public static void test(int a,String...books)
形参长度可变的方法,最后一个形参类型增加...


                
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
在 Java 中,`Stream.forEach()` `List.forEach()` 是两个用于遍历集合的 API,它们在使用方式行为上有一些关键区别: ### 1. `List.forEach()` - 这是 `java.util.List` 接口定义的方法,可以直接对列表中的元素进行遍历。 - 遍历时按照列表中元素的顺序执行操作。 - 该方法是内部迭代的一种形式,支持传入一个 `Consumer` 函数式接口来定义对每个元素的操作。 - 示例代码如下: ```java List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c"); list.forEach(System.out::println); ``` ### 2. `Stream.forEach()` - 这是 `java.util.stream.Stream` 接口中定义的方法,用于对流中的元素执行遍历操作。 - 它适用于更复杂的流处理管道,例如过滤、映射、排序等操作之后的结果集。 - `Stream.forEach()` 不保证遍历顺序,尤其在并行流中,遍历顺序可能不可预测。 - 示例代码如下: ```java List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c"); list.stream().forEach(System.out::println); ``` ### 关键区别总结 - **顺序性**:`List.forEach()` 确保按列表顺序处理元素,而 `Stream.forEach()` 在串行流中通常也保持顺序,但在并行流中不保证顺序[^1]。 - **应用场景**:`List.forEach()` 更适合简单的遍历场景,而 `Stream.forEach()` 常用于经过一系列中间操作(如过滤、映射)后的最终消费阶段。 - **线程安全性**:`Stream.forEach()` 可以与并行流结合使用,从而实现多线程处理数据的能力,但需要开发者自行确保线程安全;相比之下,`List.forEach()` 总是以单线程顺序执行。 ### 使用建议 - 如果只需要简单地遍历整个列表并对每个元素执行操作,推荐使用 `List.forEach()`。 - 如果正在构建一个包含多个中间操作的数据处理流程,并希望最终消费结果,则更适合使用 `Stream.forEach()`。
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