2019年10月13日学习心得

Java编程基础详解
本文深入讲解Java编程的基础知识,包括Java源文件的编译过程、数据类型、运算符的使用,以及变量的作用域和初始化规则。同时,文章还探讨了异常处理机制、类型转换和字符串操作等关键概念。

Test.java经过编译(javac Test.java->-encoding utf8/GBK)变为字节码文件(一个类一个字节码文件Test.class),再经过加载加载到虚拟机,
javac编译器,IDE是集成环境开发。
数据类型和运算符。
数据类型:int4 long8 double8 float8 char2 short2 byte1(简单类型,内置类型)long a=10L;float f=12.5f;
Short.MAX_VALUE:求short类型的取值范围。
cout<<a[i]<<endl这个先输出a[i],再换行。
Long 是4个字节,不是内置类型,简单类型,而是引用类型。
String:字符串类型;引用类型。字
符串的拼接:加号在整个加的过程中只是认为是字符串,当有字符串的时候和其他数据类型进行拼接的时候,整体的结果就是一个字符串的形式进行呈现。
字符串如果是在最后, 那就是A+B的结果。一般使用这种方式:int a=10;Int b=20;System.out.println(“a=”+a+”,b=”+b)变量名字称为标识符:字母、数字、下划线、还有 . 但 是 不 能 以 数 字 开 头 。 变 量 名 大 小 写 很 明 显 。 小 驼 峰 命 名 法 , 第 一 个 单 词 小 写 , 第 二 个 大 写 。 不 建 议 用 .但是不能以数字开头。变量名大小写很明显。小驼峰命名法,第一个单词小写,第二个大写。不建议用 .开头。定义在方法内部的变量称为局部变量。
局部变量一定要先初始化,再进行使用。否则编译不能通过。作用域:方法当中{};变量:程序再运行期间可以改变值的。常量:程序运行期间不能改变值的。1、字面常量2、被final修饰的常量。(还可修饰变量,函数,类)Eg:int age =10;强类型编程语言:编译都不可通过。弱类型编程语言:警告,依然可以运行。强制类型转换。大类型给小类型(类型)隐式类型转换。
小类型给大类型。Boolean与int不兼容。在运算过程中,小类型会提升为表达式当中最大的类型,然后参与运算。CPU在存取数据的时候以4个字节进行数据的存取。
Short和byte运算时会提升为int。运算符:1、±*/%/:除法 算术异常。异常分为编译时异常和运行时异常。栈:JVM当中的一个内存,特点:先进后出。定位错误的方法:找最顶上的。当程序出现异常之后,程序不会继续往下运行。Try{放的是可能会发生异常的代码。
}CATCH{}前置++后置+=如果不进行赋值,那么代表的是一个意思。

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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