String(java.lang.String)常用方法

Unitree G1仿人机器人协同搬箱:从仿真搭建到多机协同部署完整指南 Unitree G1仿人机器人协同搬箱技术方案摘要 本文提供了一套完整的Unitree G1人形机器人协同搬箱解决方案,涵盖从仿真环境搭建到多机协同部署的全流程。核心内容包括: 双仿真环境配置:同时搭建Gazebo+ROS Noetic基础仿真环境与Isaac Gym+Mujoco高性能RL训练环境,支持Sim2Sim迁移验证 训练框架搭建:详细配置unitree_rl_gym框架,提供PPO算法定制化训练流程和参数优化方案 数据集应用:整合宇树开源真机数据集(UnifoLM-WBT-Dataset)~~~ 阅读详情

常用方法

1. length() 字符个数

2. equals equalsIgnoreCase方法

3. trim方法

4. substring方法

5. concat()方法用于将指定的字符串参数连接到字符串上。 

6. contains() 判断是否包括某字符串

7. indexOf()返回子串的位置索引,没有返回-1

8. lastIndexOf() 返回子串的位置索引,没有返回-1

9. replace()替换返回

10. split()拆分为String[]

11. toLowerCase() toUpperCase()转换小写大写

接下来我们看实践

  public static void main(String[] args) {
        String zz = "hellow";
        String zx = "hellow";
        String zc = "  HEL LOW  ";
        String zd = "  HEL LOW  word are you sure";
        System.out.println(zx.equals(zz));//equals方法判断两个字符串
        // 里的呢内容是否相等。
        System.out.println(zx.equalsIgnoreCase(zc));//equalsIgnore
        // Case方法判断两个字符串里的呢内容是否相等,且忽略大小写。
        System.out.println(zc.trim());//trim方法删除头尾的空白符即“ ”,
        // 是无参方法,没有返回值
        System.out.println("返回值:" + zc.substring(4));//substring()
        //方法返回自定义下标之后的子字符串。
        System.out.println("返回值:" + zc.substring(4, 7));//substring()
        //方法返回自定义下标范围之间的子字符串。
        System.out.println(zz.concat(" word"));//concat()作用与"+"运算
        // 符作用相同,用于连接字符串
        System.out.println(zz.contains("llow"));//contains()方法用于查找
        //字符串是否包含所搜索的字符串,并返回一个boolen值
        System.out.println(zc.indexOf("L"));//indexOf()方法会所要查找数
        // 据第一次出现的起始下标位置,如果找不到就返回 -1
        System.out.println(zd.indexOf("you", 6));//从指定
        // 的下标值处开始,返回第一次出现的指定子字符串在此字符串中的索引(即下标值)。
        System.out.println(zx.lastIndexOf("ll"));// lastIndexOf()方法
        // 返回指定字符在此字符串中最后一次出现处的索引,即与indexof()索引顺序相反,从
        // 末尾开始索引查找。

        System.out.println("-".repeat(35));
        String aa = "wWw.an_tc.1_6.Com";
        System.out.println("分隔符设置后的返回值");
        for (String s : aa.split("\\.", 3)) {
            System.out.println(s);
        }//split方法设置(. , $ | *)等转义字符为分割符,必须加\\。
        System.out.println("分隔符设置后的返回值");
        for (String s : aa.split("_", 3)) {
            System.out.println(s);
        }//split方法设置( _ - = +)等字符为分割符,时只需""包起来。
        System.out.println("分隔符设置后的返回值");
        for (String s : aa.split("an|tc", 3)) {
            System.out.println(s);
        }///split方法还可以设置(an,tc)等自定义字符字符为分割符。
        System.out.println(aa.toLowerCase(Locale.ROOT));//toLowerCase()
        // 方法将所作用的字符串全部转化为小写

        System.out.println(aa.toUpperCase(Locale.ROOT));//toLowerCase()
        // 方法将所作用的字符串全部转化为大写
    }

接下来看实践结果:

true
false
HEL LOW
返回值:L LOW  
返回值:L L
hellow word
true
4
20
2
-----------------------------------
分隔符设置后的返回值
wWw
an_tc
1_6.Com
分隔符设置后的返回值
wWw.an
tc.1
6.Com
分隔符设置后的返回值
wWw.
_
.1_6.Com
www.an_tc.1_6.com
WWW.AN_TC.1_6.COM

SGP4/SDP4详解 **SGP4** (Simplified General Perturbations Version 4) 和 **SDP4** (Simplified Deep-space Perturbations Version 4) 是一组**解析轨道预报模型**,用于预测地球轨道卫星的位置和速度。它们是北美防空司令部(NORAD)维护的**TLE**数据格式的标准配套算法。 简单来说:**TLE是卫星轨道的"身份证",而SGP4/SDP4是解读这张身份证的"说明书"**。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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桀杰桀
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