Java学习第二站(1)

之前已经介绍了Java语言的运行环境,以及环境变量的配置还有Eclipse使用和JAR包的介绍。从这篇文章开始呢就要正式看看Java的语法以及一些高级特性

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在写之前呢,小弟买了一本《Java核心技术》,都听旁边的人说,初学者不适宜看这本书,但是我这几天看下来我觉的收获还是挺大的,只要静下心来一页一页的看,然后时不时在Eclipse上敲点示例,我觉的这样对自己提升还是蛮有帮助的,我认为学习java就这一本书就够了,不需要看别的书了。

(以上均是小弟看书的感想,想与大家分享一下,今后会有很多内容会摘抄里面的内容)

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Java是一种强类型的编程语言,所谓“强类型”就是为每一个变量必须要声明一种类型(这和JavaScript这是一种脚本语言,也是一种弱类型语言,也就是说使用“var”关键字声明的变量你不会知道它是哪一种类型的)。在Java中有8种基本数据类型(primitie type),其中有4种整型、2种浮点型、1种用于表示Unicode编码的字符单元的字符类型char和一种用于表示真值的boolean类型。

一、整型

类型           存储需求                          取值范围

int                 4字节                      -2147 483 648~2147 483 647      

short             2字节                      -32 768~32767

long              8字节                     -9 223 372 036 854 775 808~ 9 223 372 036 854 775 807

byte              1字节                     -128~127

那么就会有人问,在以后的学习中如何才能记住取值范围和存储需求呢,其实也不用着急,我们可以使用以下的代码来查看:

.SIZE(表示位)

.MAX_VALUE(范围取值上限)

.MIN_VALUE(范围取值下限)

java.lang.Byte/Short/Integer/Long(包装类)

可以使用如下代码进行查询:

public class Lesson231 {
	public static void main(String[] args){
		System.out.println("基本类型:byte 二进制位数:" +Byte.SIZE);
		System.out.println("最小值 MIN_VALUE:" +Byte.MIN_VALUE);
		System.out.println("最大值MAX_VALUE:" +Byte.MAX_VALUE);
		
	}

}

我们可以依据以上代码替换"byte"来查询余下的三种整型。

好啦这篇文就先写这么多吧,还会有文章会出来。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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