3、Java编程入门:基础项目搭建与实践

Java编程入门:基础项目搭建与实践

1. 开发工具概述

在Java编程中,有多种开发工具可供选择,不同的工具各有特点。Eclipse功能强大,但对于编程新手来说使用难度较大;NetBeans则在功能和易用性之间取得了较好的平衡;而TextPad是一款简单易用的文本编辑器,也可用于Java代码的编写和编译。

2. 第一个Java应用程序

2.1 编写代码

首先,我们来创建一个简单的Java应用程序 DrinkJava 。将以下代码输入到文本文件中,并保存为 DrinkJava.java

import java.io.*;
public class DrinkJava {
    public static void main(String args[]) {
        System.out.println("Do you like to drink Java?");
    }
}

2.2 代码规范提示

在Java编码中,对于小代码块,通常将左括号放在语句末尾;对于大代码块,为了提高可读性和减少潜在的错误,左括号一般放在下一行。这里按照JDK示例的方式编写。

2.3 编译和运行程序

编译和运行该程序的步骤如下:
1. 打开命令提示符窗口,使用 cd 命令切换到保存 .java 文件的目录,例如: cd \chapter0

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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