Java入门

java程序

/**
 *
 *第一个java程序
 *
 *@author css
 */

public class Test{

        /**
         *主函数程序入口
         *
         *@author css
         */
    public static void main(String [] args){

        System.out.println("Hello World");//输出结果
    }
}

java注释
// ……;单行注释。
/* …… */ :多行注释,所注释【内容不会出现在javadoc 文档】文档中。
/** …… /:多行注释,所注释【内容写入javadoc 文档】文档。


java环境的搭建

  • Java_HOME——JDK安装路径,如:G:\Program_files\Java\jdk1.8.0_131
  • PATH——Windows系统执行命令要搜索的路径,如:%JAVA_HOME%\bin(放在最前面)

    bin目录: 用于存放可执行的命令程序,是命令行工具所在的目录。
    (Test指创建的java文档的名字)

  • javac:Java编译器,用于编译Java源代码,将 .Java源代码文件编译成.class字节码文,即指javac Test.java -----> Test.class
  • java:Java解释器,用于运行编译后的Java字节码文件
    如:java Test(注意不需要扩展名.class)
  • javadoc:用于将Java源代码中的某些文档注释生成帮助文档。
    javadoc -d c:\help -author -version Test.java

    1、-d:其后空一格,用来指定生成的帮助文档存放的位置;
    2、 -author:用来指定生成的帮助文档必须显示该类的作者,如果没有这一命令则生成的帮助文档将不会显示作者;
    3、 -version:用来指定生成的帮助文档必须显示该类的版本,如果没有这一命令则生成的帮助文档将不会显示版本;


java的工作原理

  1. 用Java编写的程序(存放在扩展名为java的文件中)
  2. 经过编译器(即JDK根目录bin文件夹中的javac.exe文件)编译成字节码文件(即扩展名为class的文件)
  3. java虚拟机在执行字节码时,把字节码解析成具体平台上的机器指令执行。(编译的字节码文件运行时是解释执行的)

java源程序—javac—字节码.class文件—java虚拟机编译成机器指令—执行


java特点

  1. Java语言是面向对象的,面向对象编程语言以对象为中心,以消息为驱动,即程序=对象+消息;而面向过程编程语言则以过程为中心,以算法为驱动,即程序=算法+数据。
  2. Java语言编写的程序具有平台(指操作系统)无关性,即“一次编译,处处运行”。
  3. Java语言是健壮的,Java是强类型的语言,它丢弃了指针,提供了垃圾回收机制和异常处理机制。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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