java基础

Unity 机械臂控制(二)——从碰撞检测到姿态解算:实现精准抓取 本文详细介绍了Unity中机械臂控制的实现方法,从碰撞检测到姿态解算,涵盖精准抓取的全流程。重点讲解了碰撞检测的分层处理、状态机设计、逆向运动学(IK)算法以及抓取稳定性优化等关键技术,并提供了实用的调试技巧和性能优化建议,帮助开发者实现高效的机械臂控制。 阅读详情

File 类

可以进行删除文件名/目录的操作 ,这里用了递归的思想

import java.io.File;
 
public class DeleteFileDemo {
  public static void main(String args[]) {
      // 这里修改为自己的测试目录
    File folder = new File("/tmp/java/");
    deleteFolder(folder);
  }
 
  //删除文件及目录
  public static void deleteFolder(File folder) {
    File[] files = folder.listFiles();
        if(files!=null) { 
            for(File f: files) {
                if(f.isDirectory()) {
                    deleteFolder(f);
                } else {
                    f.delete();
                }
            }
        }
        folder.delete();
    }
}

Exception

主要分runtime Exception和ioException,那么非检查性异常和检查性异常又是什么意思呢?其实就是对应的运行时异常和io异常/sql异常。前者由JVM进行处理,后者必须自己写catch处理异常。(就是我们平时写程序时出现的,必须让你写try的状况,但也可以在类里面直接throws Exception)


继承

对于extend和implement都可以理解成继承,只是后者是为了多继承,提供的继承类接口的方式,跟interface组合使用;而前者一个子类只能继承一个父类


java传递参数

对于基本数据类型参数,传递的是实参的值
对于数组类型参数,参数值是数组的引用,给方法传递的是这个引用。从语义上来讲,最好的描述就是参数传递的共享信息,即方法中的数组和传递的数组是一样的。所以,如果改变方法中的数组,将会看到方法外的数组也变化了。

java 运算符

10^0 (异或)

16位整数-2^15~2^15-1
32位整数-2^31~2^31-1

int x=(-65)%10;  //-5
int y=(-65)/10;   //-6


对于字符编码,首先搞清楚字符、字节、位的关系

ANSI/Unicode/UTF8 从左向右按需求慢慢出现的,unicode是为了统一国际标准,UTF8是为了统一Unicode(两个字节或四个字节)和ascii(单字节)。


Queue 

Queue接口与List、Set同一级别,都是继承了Collection接口。LinkedList实现了Queue接 口。Queue接口窄化了对LinkedList的方法的访问权限(即在方法中的参数类型如果是Queue时,就完全只能访问Queue接口所定义的方法 了,而不能直接访问 LinkedList的非Queue的方法),以使得只有恰当的方法才可以使用。BlockingQueue 继承了Queue接口。

add        增加一个元索                     如果队列已满,则抛出一个IIIegaISlabEepeplian异常
remove   移除并返回队列头部的元素    如果队列为空,则抛出一个NoSuchElementException异常
element  返回队列头部的元素             如果队列为空,则抛出一个NoSuchElementException异常
offer       添加一个元素并返回true       如果队列已满,则返回false
poll         移除并返问队列头部的元素    如果队列为空,则返回null
peek       返回队列头部的元素             如果队列为空,则返回null
put         添加一个元素                      如果队列满,则阻塞
take        移除并返回队列头部的元素     如果队列为空,则阻塞



如何使用Ray和PyTorch训练模型 用户编写训练函数 → 定义单机训练逻辑。通过扩缩容配置 → 指定需要多少资源(Worker 数量、CPU/GPU)。训练器整合训练函数和配置 → 自动将训练函数分发到多个 Worker 上并行执行。Worker 运行训练函数 → 在分布式环境中完成模型训练。通过这种模式,Ray Train 实现了对分布式训练的抽象,用户只需关注单机训练逻辑,无需手动管理分布式通信和资源分配。 阅读详情

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