java学习笔记一

本文详细介绍了Java中的内存划分,包括代码段、数据段、栈和堆,并深入探讨了Java中的数据类型,如整型、浮点型及大数运算等特性。此外,还解释了强制类型转换和字符串连接等概念。
只记录一些我认为比较必要,容易出错的地方。(不断更新中)

 

  内存:分为四段,代码段code segment,数据段data segment,栈stack, 堆heap。记住如下图

  

  数据类型:

      1.java整形常量默认为int类型,当使用long类型时,因此需要添加“l”或“L”,一般用大写,小写像1。如long i = 888888888888L

      2.浮点数时会默认为double类型,因此使用float时需要添加f。如 float i = 0.123f

      3.java支持大数运算。

  强制转换

      float f = (float)0.1   此时0.1仍在8个字节里,但是只是强制转换成了float类型

      float f = 0.1f    此时0.1只占4个字节为纯的float类型。

   连接符

    “+”当此运算符号两侧操作数有一个是String类型时,系统会自动将另一侧的操作数转换为字符串类型,再进行连接。

    当打印时,无论是什么类型的都会转换为字符串类型再进行打印。

    算法执行时应该都是从里到外,如, int flag = x > 0? 1 :(x == 0? 0 : -1)会先运算括号里面的。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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