Java学习笔记(3)

//类以内 方法以外 允许出现 变量声明赋值操作

全局变量能作用到整个类中,作用的范围不同,

全局变量和局部变量区别:

1.声明位置:在类以内 方法以外定义的变量叫做全局变量

在方法里面定义的变量叫做 局部变量

2.作用范围(作用域):

全局变量:整个类

局部变量:声明此变量的范围

3.是否拥有默认值:

全局变量:有

局部变量:无

4.if语句可以嵌套使用

·当if或者else中只有一行代码时,可以省略大括号

5.default与位置无关

6.可以利用break 穿透的特性帮助实现,减少重复代码

7.if语句和switch语句区别:

(1) if既可以判断范围 也可以判断具体的值

switch只能判断具体的值

(2)在判断范围的时候 用if

判断固定值的时候 用switch

三目运算符:

x?y:z

在需要有结果的时候 可以使用 三目运算符,效率高

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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