java语言的入门总结与归纳(二)

前言

本小节用于讲解如何通过使用“记事本”编写Java程序

步骤

  1. 新建一个文件,并修改其名称及后缀名,如“HelloWorld.java”。(默认的后缀名是以.txt结尾的,需要将其修改为.java)
  2. 使用记事本打开编写Java源文件(以.java结尾的文件),然后保存。如:
public class HelloWorld{
    public static void main(String[] args){
        System.out.println("Welcome to study java!");
    }
}
  1. 通过cmd命令打开电脑的命令行界面,将命令行定位到你新建的文件夹所在的目录,接着使用javac命令对Java源代码进行编译工作,其将生成一个字节码文件(以.class结尾的文件),如下图所示:
    Java源文件和编译生成的字节码文件
  2. 接着使用java命令对字节码文件进行解释执行得到程序运行结果
  3. cmd中所敲命令如下图所示(我将代码文件放置在“D:\java语言”中):
    cmd中所敲命令
  4. 至此,我们便完成了“使用记事本编写Java程序”的实验。

几点补充

  1. 如果文件扩展名被系统隐藏了的解决方法(通用方法,不仅仅适用于本实验):
    · 打开我的电脑
    · 在菜单栏的位置选择“工具”—>“文件夹选项”—>“查看”
    · 找到一个“隐藏已知文件类型的扩展名”,点击取消前面的小勾,并点击确定按钮。
  2. 在上面步骤的第四小点中,java命令后的文件名称不能跟文件后缀,即我们在执行字节码文件时,不能跟上字节码文件的后缀名。
  3. 类的名称必须与源代码文件名相同,即:在上面步骤的第一小点中新建的文件的文件名必须与代码中class关键字后的名称相同。
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理实现方法,掌握UWBIMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
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