黑马程序员 基本数据类型对象包装类

本文详细介绍了Java的基本数据类型与对象包装类的使用,包括如何进行基本数据类型与字符串之间的转换,以及JDK1.5版本后引入的自动装箱特性,特别强调了在数值范围内的自动装箱与拆箱过程,帮助开发者掌握这一核心概念。

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基本数据类型对象包装类

(1) 类 基本数据类型

        Byte              byte

        Short             short

        Integer           int

        Long              long

        Boolean           boolean

        Float             float

        Double            double

        Character         char

(2)基本数据类型对象包类的最常见作用,就是用于基本数据类型和字符串类型之间的转换。

a,基本数据类型转成字符串:

基本数据类型.toString(基本数据类型值)

如:Integer.toString(34),将34整数变成”34”

b,字符串转成基本数据类型。

xxx a=Xxx.parseXxx(String);

int a=Integer.parseInt(“123”);

double b=Double.parseDouble(“12.23”);

boolean b=Boolean.parseBoolean(“true”);

c,十进制转成其他进制:

(1)toBinaryString();

(2)toHexString();

(3)toOctalString();

d,其他进制转成十进制。

parseInt(string,radix)

(3)JDK1.5版本以后出现的新特性。

Integer x=new integer(4);

Integer x=4; //自动装箱,等于new Integer(4)

x=x+2;进行自动拆箱(x.intValue),变成int类型和2进行加法运算,再将和进行装箱赋给x

注意:

Integer m=128;

Integer n=128;

sop(m==n);false,对象不同

Integer a=127;

Integer b=127;

sop(a==b);true,因为当数值在byte范围内[-128,127],对于新特性,如果该数值已经存在,则不会在开辟新的空间,所以它们指向了同一个对象。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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