人生的第一个完整类

本文介绍了一个简单的Java点类实现,包括如何定义类、创建对象、使用构造方法初始化坐标,以及实现设置坐标和计算两点间距离的方法。

/**今天写的第一个完整类就发这里了,主要包含了类和对象,调用方法,构造器,new一个对象。


package com.first;

import java.util.*;

/**点类

*/


public class Point{

// 点的坐标

int x;

int y;

/**

提供一个可以生成特定坐标的构造方法用来生成对象

*/

public Point(int x , int y){

this.x=x;

this.y=y;

}

/**
设置一个点的坐标
p需要设置的点的对象
 */

public void setPoint(Point p){

Scanner sc=new Scanner(System.in);

System.out.println("请输入x坐标:");

p.x=sc.nextInt();

System.out.println("请输入y坐标:");

p.y=sc.nextInt();

}

/**

计算两个点之间的距离

*/

public void count(Point p1 , Point p2){

double d=Math.pow(Math.pow((p2.y-p1.y),2)+Math.pow((p2.x-p1.x), 2), 0.5);

System.out.println(d);

}

public static void main(String[] args) {
Point  p1 = new Point(1, 1);//创建对象 
Point  p2 = new Point(10, 10);//创建对象 
//调用方法
p1(p2).setPoint(p1);//(p2)   这里只是调用     用p1  p2 无影响
p1.count(p1, p2);
}

}

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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