java起源和基本数据类型

本文深入探讨了Java语言从1994年sun公司的创立背景到被Oracle收购后的持续发展,重点阐述了JRE与JDK的区别,JVM的作用,以及Java的基本数据类型和类型提升问题。此外,文章还简要介绍了Java在开发工具、移动开发、大数据开发等领域的应用。
1、Java起源于1994年的sun公司,起初并没有体现出它独特的优势,sun公司一度想要放弃这个项目,亏的领头人的力争,Java才的以存在。二十世纪末,随着互联网的兴起,交互式设计越来越多的应用,对编程语言的跨平台性的要求越来越高。设计者发现,Java这个东东恰好能满足这个要求,于是Java就火了。2009年Java语言被oracle公司收购,但是这不影响Java的发展,越来越多的开发商喜欢以Java作为开发语言。
       2、jre,jdk的区别
       jdk是Java开发工具包,作为程序员,必须在电脑安装jdk才能编译运行Java代码。而jre只是Java的运行环境,范围比jdk小。
       3、jvm,Java虚拟机实现了Java的跨平台性。。。。。
       4、基本数据类型,八种类型。String不是基本数据类型。
          byte类型-128~127,8位。
          char类型16位 65536,采用unicode的编码(universal通用的),为每一种语言的每一个字符设定了唯一的二进制编码,6万多个足够了。
          int
          short
          long
          float
          double
           boolean
         测试:
     byte b=35;正确编译
     byte b=130;编译不通过(超过了byte类型的位数)
原因:数字默认为 int类型,且会自动发生int类型向short ,char ,byte的转化(本来,自动类型的转化是从低到高的)
       
/*
  //表达式中的类型提升问题
  int a = 3;
  long b = 4;
  double d = 5.3;
  int c = (int)(a+b);   //做所有的二元运算符(+-/*%),都会有类型提升的问题!
  float f = (float)(a + d);
*/
java是一直规定了数据类型(强类型)的语言,变量必须规定类型(基本数据类型,引用数据类型)。
js技术的语言却对变量不需要指明类型
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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