java2读书笔记(一)

序:重来不写技术blog,这个习惯不是很好,特别是有时候看到非常经典的东西没及时记下,等回头要用的时候又想不起在哪看到过了,总是收藏别人的blog也不是好的办法,所以今天就开始勤快一点,记点笔记什么的,方便以后查阅。

1、不常用保留字:
native,transient,strictfp,volatile
native声明的方法为执行本级代码 JNI
transient声明的变量,在对象存储的时候,他的值不会被保存。
volatile修饰的变量可供不同的线程使用
strictfp较少应用或基本不使用。
2、数据类型:
a)char 也算作int的子集;
b)int a = 257;
byte b = (byte)a; //b=a%256=1
c)表达式中的每个值自动提升以匹配各自二进制运算符的第二个参数(范围从小向大提升),double>float>long>int>short>char>byte
3、多维数组:
int ab[][] = new int[4][5];//分配一个4行5列的数组,循环时先循环行,再循环列效率更高
int abc[][][] = new int[a][b][c];//分配a个 b行c列的二维数组
4、运算符:
int x = 1;
int y = x++;
System.out.println("x="+x+",y="+y);//x=2,y=1;
y=++x;
System.out.println("x="+x+",y="+y);//x=3,y=3;
5、位移运算:
>>>只对32位和64的值有意义
6、循环:
break label; //当作goto使用
outer:for(int i=0;i<3;i++)
{
system.out.println("pass:"+i+":");
for(int j=0;j<100;j++)
{
if(j==10) break outer;//符合条件,跳出outer循环
system.out.print(j+" ");
}
system.out.println("this will not print");
}
system.out.println("Loops complete!");
7、system.in需要包装后使用
bufferedreader bufreader = new bufferedreader(new inputstreamreader(system.in));
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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