java复习----数据类型

本文介绍了Java的基本数据类型及对应的封装类,并演示了如何使用javap.exe进行反编译查看类信息,以及如何利用javadoc命令制作源文件类结构的html文档。
数据类型(没细看)

Java的基本数据类型包括:byte、int、short、long、float、double、char。
Java同时也提供了基本数据类型相关的类,实现了对基本数据类型的封装
这些类在java.lang包中,分别是:Byte、Integer、Short、Long、Float、Double和Character类。

反编译

使用SDK提供的反编译器:javap.exe可以将字节码反编译为源码,查看源码类中的public方法名字和public成员变量的名字
例子: javap java.awt.Button
将列出Button中的public方法和public成员变量

制做源文件类结构的 html格式文档。

假设D\test有源文件Example.java
javadoc Example.java
在文件夹test中将生成若干个html文挡,查看这些文档可以知道源文件中类的组成结构,如类中的方法和成员变量。

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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