【Java基础】【狂神说Java】Java零基础学习视频通俗易懂P1-20(Day1)

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JDK JRE JVM

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命令行下编译运行java文件

Hello.java文件内容

public class Hello{
	public static void main(String[] args){
		System.out.print("Hello World!");
	}
}

准备好java文件之后就可以进行下面的操作了!!
打开cmd,进入Hello.java所在的文件路径,然后cmd下输入javac Hello.java,编译文件生成.class文件

javac Hello.java

生成同名.class文件
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可能存在的问题

  1. java是大小写敏感的
  2. 尽量使用英文练习
  3. 文件名和类名保持一致,且首字母大写
  4. 符号使用了中文

Java运行机制

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使用IDEA开发

在这里插入图片描述我这里创建的文件名为:learn_java ,类名要与文件名保持一致
下面是我这个文件里的代码:(其实最好类名首字母大写)

public class learn_java {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("Hello World");
    }
}

运行之后输出:
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内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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