day02

博客介绍了Java基础编程知识,包括boolean和整型的默认值、常量类型、变量的定义与使用注意事项,还阐述了标识符的作用、命名规则,如驼峰和帕斯卡命名法,同时列举了快捷方式、运算符运算结果及逻辑运算符特点,最后给出判断平年闰年的代码示例。

1.boolean类型默认值:false 整型默认类型:0
2.常量包括:整数常量,小数常量,字符常量,字符串常量,布尔常量,空常量:null
3.变量:
存数的,代词,在程序在执行的过程中,其值是可以在某一个范围内发生改变的量
从本质上讲,变量其实是内存的一小块区域
注意:变量在未赋值之前,不能使用;变量只在它所属的大括号内部有效;可以在一行上定义多个变量但是不建议使用
4.布尔型boolean(1),字符型 char(2)
5.标识符
作用:给包,类,方法,变量等起名字
字符:unicode字符集,包括英文大小写字母,中文字符,数字字符等;
6.命名规则
驼峰命名法:score,myScore,myJavaScore------变量
帕斯卡命名法:Score,MyJavaScore-------类
常量名:无论由几个单词组成,所有字母都全部大写,每一个单词之间用_分隔-------LEFT_UP
包名:无论由几个单词组成,所有的字母全部都是小写的,每一个单词都是用.分隔开;–cn.tedu.day02;
7.快捷方式:
new Scanner(System.in);//alt+shift+l
得 Scanner scanner = new Scanner(System.in);
int age = sc.nextInt();//ctrl+O查看所有方法或ctrl+鼠标点击方法
8. x=5, y=2 x%y = 1 x%-y =1 -x%-y =-1 -x %y = -1 取余只和取余符号左边的正负有关系
9. int x1=‘a’+‘0’; System.out.println(x1); x1=145(字符参与运算,其实是拿字符在计算机地层中存储对应的数据值来参与的运算)
10. System.out.println(“hello” + x + y); 结果为:hello56
System.out.println(x + y + “hello”); 结果为:11hello
char w=‘A’+32; System.out.println(w); 结果为:a
11. x=7; int y= x++;
System.out.println(x); 结果为8
System.out.println(y); 结果为7
如果++或–放在了变量的后面,先拿变量参与运算,后变量做++或–;如果++或–放在了变量的前面,先拿变量做++或–,后拿变量进行参与运算
12. &&如果左边是false,右边将不执行; &无论左边是什么,右边都将执行
13. 输入一个年份,判断该年是平年还是瑞年
System.out.println(“请输入一个年份:”);
Scanner sc=new Scanner(System.in);
int year=sc.nextInt();
boolean a=(year % 40 && year%100!=0 || year %4000)? true :false;
if(a==true){
System.out.println(year+“是瑞年”);

       }else{
           System.out.println(year+"是平年");
       }	
}
C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值