SCJP(310-055)学习之旅———零散知识点(意想不到)

本文深入浅出地介绍了Java编程的基础概念,包括变量声明错误示例、类型转换规则、字符处理方式及静态与非静态代码块的执行时机等内容,并对重写与重载的区别进行了详细解释。

1. int a = 0.0 

 



这个是错的。任何包含小数的数都默认为double(64),不包含小数的默认为in(32)


2. byte b = 9 ;

b+=2;

b=3+4;

上面这些是正确的。


byte b=1;

byte a=2;

b=a+2;//编译报错


3. 赋值表达式也有值

int a=3;

b=a;//这个表达式值是3


4. 字符也做整数处理

System.out.println('a'+1+"");//98

System.out.println(""+1+'a');//197


5. 字符也可自动变为整数

int getNumber(){

return 'a';

} //返回值是97


6. 静态代码块是在访问类的成员的时候执行,而不是在类在加载的时候执行。

7. 非静态代码块是在产生这个类的对像的时候执行。


8. 静态代码块,非静态代码块,构造子,是不能被继承的。


9. 重写的前提是参数类表不能变,实质是更新原有函数,没有增加新函数。

10. 重载的前提是参数列表必须要改,实质是增加新的成员函数。


未完待续。。。。。。。

 

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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