09 11 30 Java学习笔记

Java逻辑与位运算详解
本文详细解析了Java中逻辑运算符(& 和 &&)的区别,以及位运算符(<< 和 >>)的工作原理。此外还介绍了Java内存分配的基本概念,包括栈内存和堆内存的使用场景。

运算符:
逻辑运算符:&(逻辑与)与&&(短路与)的区别:
&:前后表达式都会参与运算

&&:左面表达式的值为FALSE则右面的表达式不 参与运算
['|'和'||'的区别同'&'和'&&'相同]


^:当该运算符两边的布尔表达式不同时返回true

<<左移:将左边操作数在内存中的二进制数据左移有变右边操作数指定位数右边移空的部分补0 >>:右移 >>>

Java把内存划分两种:一种是栈内存,另一种是堆内存;

函数中定义的一些基本类型的变量和对象的引用变量(句柄)在栈内存中分配。

堆内存用来存放由new创建的对象和数组

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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