Java基础知识入门!

初级阶段使用notepad++软件进行纯手写码字
大概了解一下Java代码的结构:
1.
//java是以类为单位的 class后面+类名 类名必须与文件名保持一致
//公共的 类 类名 类名要首字母大写
public class HelloWorld{ //类体
//一对{ }里面的内容就要缩进按tab键
//main方法
//公共的 静态的 没有返回值的 main主方法名字 (参数)
public static void main(String[] args){ //方法体
//系统的 输出 打印 " "中的内容原封不动的输出
System.out.println(“Hello World!!!”);
} //方法体的结束
}//类体的结束
2.
//文件名和类型保持一致
public class Demo{ //类体
//主方法 :程序的入口, 逐行执行主方法中的代码
public static void main(String[] args){
System.out.println(“Hello World!!!”);
}
}
//一个java文件中可以有多个类,但是只能有一个被public修饰的类,并且这个类的类名要与文件名一致
class Demo01{ //类体
//一个类中只能有一个主方法,但是可以有很多其他方法
public static void main(String[] args){
System.out.println(“你好!”);
}
public static void main1(String[] args){
System.out.println(“你好吗?”);
}
}
//一个java文件中有多个类,在编译的时候,会以类为单位,编译成多个class文件
class Demo02{} //一个类中可以不存在主方法,但是没有主方法不能解释执行

//单行注释
/*多行注释*/
/**文档注释*/
	什么是注释:
		解释说明的文字
	为什么要使用注释:
		1)对程序的解释说明
		2)便于后期维护代码
	
	注释的分类:
		单行注释:当前行有效
		嵌套: 可以嵌套单行注释,不可以嵌套多行和文档注释
		位置:一行代码的上面,或者行尾
		多行注释:多行有效
		嵌套://可以嵌套单行,不可以嵌套多行和文档注释
		位置:类的上面或者方法的尚明
		文档注释:多行有效
		嵌套://可以嵌套单行,不可以嵌套多行和文档注释
		位置:类的上面或者方法的上面
		文档注释可以存在于类的API文档中
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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