2月16日 Core Java 周五

本文介绍了一个简单的Java银行系统实现案例,其中包括基本的存款和取款功能,并对操作进行了限制,如存款金额需为5或10的倍数,取款金额需为2的倍数等。

/* hao
* 2018-2-16 11:07:41
* 银行类
*/
public class Bank {
int code;
String name;
float price;

void save(){

}
void draw(){

}

}

public class CNBank extends Bank {
//存钱金额必须为正整数且为10或者5的倍数 显示总金额
int p=0;
void save(int c){
if((c%10)==0||(c%5)==0)
p+=c;
else
System.out.println(“存钱失败”);
}
int draw(int q){
if(q%2==0){
p-=q;
return p;
}
else
System.out.print(“取钱失败”);
return p;
}
}
import java.util.Scanner;

public class TestBank {

public static void main(String[] args) {
    CNBank cn = new CNBank();
    Scanner sc = new Scanner(System.in);
    cn.code=1001;
    cn.name="小明";
    cn.price=0.0f;

    System.out.println("起始金额为:0");
    System.out.print("存钱(金额必须为正整数且为10或者5的倍数)");
    int c = sc.nextInt();

    cn.save(c);

    System.out.print("取钱(每次取钱必须为2元的倍数否则取钱失败)");
    int q = sc.nextInt();

    System.out.println("余额为:"+cn.draw(q));

    sc.close();
}

}
鹰击长空,鱼翔浅底,万类霜天竞自由。
怅寥廓,问苍茫大地,谁主沉浮?

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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