java实用代码6条(亲测好用)

本文介绍了Java中常见的字符串判空(StringUtils.isBlank())、集合判空(CollectionUtils.isNotEmpty())、字符串拼接(StringBuilder)、时间戳获取(DateUtil.date().getTime())、空指针比较(Objects.equals())以及Optional在查询返空处理中的应用。

1.字符串判空

StringUtils.isBlank()

2.集合判空

CollectionUtils.isNotEmpty())

3.字符串拼接使用

StringBuilder

4.获取字符串时间戳

String time = String.valueOf(DateUtil.date().getTime()/1000);

5.比较防止空指针

Objects.equals(a,b)

6.查询返空处理

Optional.ofNullable(extMap.get("comment")).map(String::valueOf).orElse(StringUtils.EMPTY)

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预:对输入特征进行回归预,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和试集上的预性能,绘制适应度曲线、预对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/试集预对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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