Java入门(4)——常见的String方法

本文总结了常用的字符串操作方法,包括检索、分割、替换等,并通过简单易懂的语言解释每个方法的功能,适合初学者快速掌握。

考虑到API当中的解释,新手可能有点看不懂(我刚开始就是不太看得懂)。最好的学习方法当然是是自己一个一个去试一遍,然后就可以加深印象。

然后,

这是我当初学习的时候用自己的大白话做的笔记。现在查阅的话我还是喜欢看自己做的这些笔记。

如果我有什么理解错误的欢迎指出。

 

substring--->检索字符串中从第N(包含)个到第N(不包含)个字符

charAt--->检索字符串中的某个字符

length    --->获取字符串长度

equals--->判断字符串内容是否相同

split(“”--->拆分字符串成数组

replace--->替换字符串中的特定字符或者序列

startsWith--->是否以某个特定字符串开头

endsWith--->是否以某个特定字符串结尾

Contains--->判断字符串是否包含某个特定内容

Concat--->拼接字符串

isEmpty--->判断字符串是否为空

equalsIgnoreCase  --->判断字符串是否相同(不考虑大小写)

indexOf--->某字符或字符串第一次出现的位置

lastIndexOf--->某字符或字符串最后一次出现的位置

toLowerCase--->把字符串转换成小写

toUpperCase--->把字符串转换成大写

Trim--->把字符串前后的空格和换行符都清除掉(中文空格清不了)

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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