java入门知识点归纳

java入门知识归纳

Java是一门跨平台语言,跨的平台是那三个平台?
1.JAVA的三个平台:

  1. JAVA se 基础版,用于桌面开发 swing

  2. JAVA me 嵌入式开发 c语言

  3. JAVA ee 企业版, 用于 Web网站开发
    Java跨平台的关键在于?
    java跨平台的关键:
    JVM虚拟机,每个操作系统都有对应的JVM虚拟机
    什么是Java语言中的JDK JRE以及编写代码的一个基本运行流程?
    JRE:java运行环境,包括JVM虚拟机、核心类库
    JDK:java开发者工具包,包括编译工具、运行工具(jre)

    1. 编写java程序的时候,需要用核心类库的代码
    2. 运行代码,需要先通过编译工具将.java文件转为.class字节码文件,然后交给jvm虚拟机去执行
      初学Java在电脑上运行了解常用的DOS命令有哪些?
      cd 进入指定目录
      . 当前目录
      … 上一级目录

    dir 查看当前目录下所有的文件和子目录 mac\linux ls
    cls 清屏
    exit 退出

进入java安装目录的bin目录下,执行cmd
java -version 查看jdk的版本
计算机最小的存储单位有哪些?
1字节 8bit
1KB 1024B 2^10
1MB 1024KB
1GB 1024MB
32GB 32*1024 MB
举例:人们常理解的1GB=1000MB这是错误的了解方法。正确的换算方式在上面。
Java基础数据类型有哪些?
基本数值类型: byte(字节) ---->short------> int(默认)------->long ------>float-------->double-------- > char
非数值型: boolean
Java中整数的默认类型和小数的默认类型分别是什么?
整型 int(byte、short、int(默认)、long)
浮点型 double(double、float)
Java文件夹起名规范?
什么是标识符?标识符的4个定义规则
标识符:给类、方法、变量等起名字的符号
规则:
由数字、字母、_、$组成
不能以数字开头
不能是java的关键
区分大小写
建议使用驼峰命名法:顾名思义就像骆驼的驼峰一样
分为大驼峰命名法和小驼峰名命名法。
文件名的首字符大写跟第二个单词首字母大写
例如:Number.java UerName.java
反例: shuju.java password.java

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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