String和new String 的区别

机器人控制入门:用SAC算法让机械臂学会抓取(PyBullet仿真教程) 本文详细介绍了如何使用SAC算法在PyBullet仿真环境中训练机械臂完成抓取任务。通过强化学习中的软Actor-Critic(SAC)算法,结合熵最大化机制和双Q网络架构,有效解决了机械臂控制中的探索难题。教程包含环境搭建、算法原理、状态空间设计、奖励函数优化等核心内容,并提供了实用的训练技巧和参数调优指南。 阅读详情

// ==与equals的区别:
// ==:
// 1、比较的是操作符两端的操作数是否是同一个对象
// 2、两边的操作数必须是同一类型的(可以是父子类之间)才能编译通过。
// 3、比较的是地址,如果是具体的阿拉伯数字的比较,值相等则为TRUE,如:
// int a=10 与 long b=10L 与 double c=10.0都是相同的(为true),因为他们都指向地址为10的堆
// equals:
// 1、比较的是两个对象的内容是否一样
String s=”abce”是一种非常特殊的形式,和new 有本质的区别.
*
* 它是java中唯一不需要new 就可以产生对象的途径.
*
* 以 String s=”abce”;形式赋值在java中叫直接量,它是在常量池中而不是象new 一样放在压缩堆中.
* 这种形式的字符串,在JVM内部发生字符串拘留,即当声明这样的一个字符串后,JVM会在常量池中先查找有有没有一个值为”abcd”的对象,如果有,就会把它赋给当前引用.即原来那个引用和现在这个引用指点向了同一对象,如果没有,则在常量池中新创建一个”abcd”,下一次如果有String
* s1 = “abcd”;又会将s1指向”abcd”这个对象,即以这形式声明的字符串,只要值相等,任何多个引用都指向同一对象.

public class Test1 {
 public static void main(String[] args) {
  String a = new String("ab"); // a 为一个引用
  String b = new String("ab"); // b为另一个引用,对象的内容一样
  String aa = "ab"; // 放在常量池中
  String bb = "ab"; // 从常量池中查找
  if (aa == bb) // true
   System.out.println("aa==bb");
  if (a == b) // false
   System.out.println("a==b");
  if (a.equals(b)) // true
   System.out.println("aEQb");
  if (42 == 42.0) { // true
   System.out.println("true");
  }
}
}

也可以这么理解:

String str = “hello”; 先在内存中找是不是有”hello” 这个对象,
如果有,就让str指向那个”hello”.如果内存里没有”hello”,就创建一个新的对象保存”hello”.

String str=new String (“hello”) 就是不管内存里是不是已经有”hello”这个对象,
都新建一个对象保存”hello”
String a = new String(“ab”);是在堆里面建立的对象 String,a和”ab”
aa=”ab”;是查找栈里有没有”ab”,如果有就用aa引用它,如果没有就把“ab”存进栈

String r =”dsds”; ———————生成一个对象 “dsds”
String r =new String (“dsd”); —————生成两个对象,”dsd”和new String (“dsd”)
因为new String(“dsd”)的参数”dsd”本身就是一个字符串对象,new String(“dsd”)又返回一个字符串对象。

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5edcfe6a0100d7u2.html

数据处理和分析之数据聚类:层次聚类(Hierarchical Clustering):单链接层次聚类方法 单链接层次聚类(Single-Linkage Hierarchical Clustering)是凝聚型层次聚类的一种,它基于数据点之间的最小距离来定义聚类间的相似性。在单链接层次聚类中,两个聚类之间的距离定义为这两个聚类中任意两个数据点之间的最短距离。这种聚类方法倾向于形成链状或线性的聚类,因为聚类的边界是由最远的数据点决定的,而不是聚类的平均或中心位置。单链接层次聚类通过计算簇间最近点的距离来决定簇的合并,这种方法简单直观,但可能导致簇的形状不规则,尤其是在数据点分布不均匀的情况下。 阅读详情

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