湖北师范大学-Java入门 - 循环结构进阶

Android中的Service:Binder,Messenger,AIDL(2) 前言前面一篇博文介绍了关于Service的一些基本知识,包括service是什么,怎么创建一个service,创建了一个service之后如何启动它等等。在这一篇博文里有一些需要前一篇铺垫的东西,建议没有看过前一篇博文的同学先去看一下前一篇: Android中的Service:默默的奉献者 (1) 。但是在前一篇博文中也有一些遗漏的东西——主要是关于bindService()这一块的具体细节。由于这 阅读详情

目录

第1关:for循环的进阶使用-嵌套循环(1)

第2关:for循环的进阶使用-嵌套循环(2)

第3关:99乘法表

第4关:综合练习之ATM取款机

第5关:选择题


第1关:for循环的进阶使用-嵌套循环(1)

编程要求
是时候检验一下了,在start-end区域中填充代码打印出一个10*10的矩形,效果如下:


注意:每次只允许输出一颗星*:

System.out.print("*");
测试说明
平台会对你的代码进行运行测试,如果实际输出与预期输出相同,则算通关。

开始你的任务吧,祝你成功!

package step1;

public class ForPractice1 {
	public static void test() {
		/*****start*****/
        int i,k;
		for(i=1;i<=10;i++)
		{
            for(k=1;k<=10;k++)
            {
               
               if(k==10)
               System.out.println("*");
               else
               System.out.print("*");
            }
        }
		
		/*****end*****/
	}
}

第2关:for循环的进阶使用-嵌套循环(2)

编程要求
请在start-end区域中填充代码,实现两个三角形的打印输出,效果图如下:


测试说明
平台会对你的代码进行运行测试,如果实际输出与预期输出相同,则算通关。

开始你的任务吧,good luck!

package step2;

public class ForPractice2 {
	public static void main(String[] args) {
		/*****start*****/
		
		//在这里打印出正三角形 
		int i,j,k=0;
        for(i=0;i<10;i++)
        {
            
            for(j=0;j<=k;j++)
            {
                 
               if(j==k)
               System.out.println("*");
                else
                System.out.print("*");
                
            }
            k++;
        }
	
		System.out.println("——————————我是华丽的分界线——————————");
		//在这里打印出倒三角形
		 k=0;
        for(i=9;i>=0;i--)
        {
            
            for(j=9;j>=k;j--)
            {
                 
               if(j==k)
               System.out.println("*");
                else
                System.out.print("*");
                
            }
            k++;
        }

		/*****end*****/
	}
}

第3关:99乘法表

编程要求
在右侧Begin-End区域中填充代码,打印输出一个99乘法表,效果图如下:


提示:文中两个表达式之间的间隔使用的是 \t 制表符;

测试说明
平台会对您的代码进行运行测试,如果实际输出与预期输出相同,则算通关。

开始你的任务吧,祝你成功!

package step3;

public class ForPractice3 {
	public static void main(String[] args) {
		/*****start*****/
	int i,j,k=5,n=1;
        for(i=1;i<=9;i++)
        {
        	int m=1;
            for(j=1;j<=k;j++)
            {
                if(j%5==1){
                System.out.print(m);
                
                }
                if(j%5==2)
                System.out.print("*");
                if(j%5==3)
                System.out.print(n);
                if(j%5==4)
                System.out.print("=");
                if(j%5==0){
                System.out.print(+m*n+"\t");
                m++;
                }
                if(j==k)
                System.out.print("\n");
            }
            n++;
            k=k+5;
        }

		/*****end*****/
	}
}

第4关:综合练习之ATM取款机

编程要求
在右侧编辑器Begin-End中编写代码,完成和效果图一致的功能。

测试说明
我会对你的程序进行若干次测试,以此来判断你是否完成了本关任务。
第一次测试会输入:
100
2
999
100
1

需要你的程序输出:

注意:平台会输入数据,但是输入的数据不会显示在输出结果中,所以标红部分是我输入的部分,不需要你输出,其余部分都需要你进行打印输出,输出的符号除了单引号和双引号分号之外其他的全都要使用中文标点。

即预期输出为:

欢迎使用中国人民银行ATM取款机
输入取款金额:
剩余金额:900,是否继续('1':结束,'2':继续):
输入取款金额:
目前余额:900无法满足您的取款需求!
输入取款金额:
剩余金额:800,是否继续('1':结束,'2':继续):
取款结束!

开始你的任务吧,祝你成功!

package step4;

import java.util.Scanner;

public class ForPractice4 {
    
	public static void main(String[] args) {
		/*****start*****/
        Scanner input=new Scanner(System.in);
        int n=1000,i=2;
		System.out.println("欢迎使用中国人民银行ATM取款机");
        while(i==2){
        System.out.println("输入取款金额:");
        int m=input.nextInt();
        if(m>n)
        {
            System.out.println("目前余额:"+n+"无法满足您的取款需求!");
            }
        else{
              System.out.println("剩余金额:"+(n-m)+",是否继续('1':结束,'2':继续):");
        
             i=input.nextInt();
             n=n-m;
        }
        }
		System.out.print("取款结束!");

		/*****end*****/
	}
}

第5关:选择题

D BC B

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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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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 289

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

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 199

Java EE 进阶:8.MyBatis 操作数据库(入门)(第一弹)

Java EE 进阶:8.MyBatis 操作数据库(入门)(第一弹)

要努力去发光,而不是被照亮~ 130

【从零理解 Spring AI · 12】MCP 的两种角色:做客户端还是做服务端

上一篇讲了 MCP 的概念:标准协议、三大角色、M+N 替代 M×N。

nice_lcj520的博客 502

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

JDK 下载安装:装完 Java 提示「不是内部或外部命令」?环境变量没配

JDK 是写 Java 程序必须装的东西。它包含运行 Java 的虚拟机(JRE)和编译 Java 的编译器(javac)——装了它,能跑、.java文件能编译成可执行程序。免费,学习和小规模生产都不花钱。

科小怪的博客 635

java框架大全

java框架大全

qq_39326137的博客 183

Java 多态 学习笔记

多态是面向对象编程的重要特性,指同一操作作用于不同对象时产生不同行为。其核心在于“父类引用指向子类对象”,结合方法重写实现运行时动态绑定。多态使代码更灵活、可扩展,如用Person p = new Student();统一处理各类人员注册,无需修改调用逻辑。但多态无法直接调用子类特有方法,需通过instanceof判断并强制转换。编译时看左边(类型),运行时看右边(实际对象),实现解耦与维护便利。

AA_AA114514的博客 361
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