String.trim

https://blog.youkuaiyun.com/leeqihe/article/details/81006611

 

trim()方法实际上trim掉了字符串两端Unicode编码小于等于32(\u0020)的所有字符

    /**
     * @return  A string whose value is this string, with any leading and trailing white
     *          space removed, or this string if it has no leading or
     *          trailing white space.
     */
    public String trim() {
        int len = value.length;
        int st = 0;
        char[] val = value;    /* avoid getfield opcode */

        while ((st < len) && (val[st] <= ' ')) {
            st++;
        }
        while ((st < len) && (val[len - 1] <= ' ')) {
            len--;
        }
        return ((st > 0) || (len < value.length)) ? substring(st, len) : this;
    }

trim()方法实际上的行为并不是”去掉两端的空白字符“,而是”截取中间的非空白字符“

    public String substring(int beginIndex, int endIndex) {
        if (beginIndex < 0) {
            throw new StringIndexOutOfBoundsException(beginIndex);
        }
        if (endIndex > value.length) {
            throw new StringIndexOutOfBoundsException(endIndex);
        }
        int subLen = endIndex - beginIndex;
        if (subLen < 0) {
            throw new StringIndexOutOfBoundsException(subLen);
        }
        return ((beginIndex == 0) && (endIndex == value.length)) ? this
                : new String(value, beginIndex, subLen);
    }

substring()无法像我们写String str = “abc”这样直接在常量池中创建对象,所以它返回的是一个new出来的对象,这个对象位于Heap内存中

内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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