JDK5新特性之增强for

本文详细介绍了JDK5中引入的增强for循环的新特性,包括其语法格式及使用方法,并通过具体示例展示了如何简化数组和集合的遍历过程。

JDK5常见的新特性:自动拆装箱,泛型,增强for,静态导入,可变参数,枚举

增强for:是for循环的一种

 格式:

        for(元素数据类型 变量: 数组或者Collection集合){

            使用变量即可,该变量就是元素

        }

 

例子1:JDK5新特性之增强for的使用

/*

    JDK5的新特性:自动装箱,泛型,增强for,静态导入,可变参数,枚举

    增强for:for循环的一种

    格式:

        for(元素数据类型  变量: 数组或者Collection集合){

            使用变量即可,该变量就是元素

        }

    好处:简化了数组和集合的遍历。

    弊端:增强for的目标不能为null.

        如何解决?  对增强for的目标先进行不为null的判断,然后使用。

 */

public classForDemo {

 

    public static void main(String[] args) {

        // TODO Auto-generated method stub

 

        //定义一个int数组

        int[] arr = {1,2,3,4,5};

        for(int x=0; x<arr.length; x++){

            System.out.println(arr[x]);

        }

        System.out.println("------------------");

       

        //增强for

        for(int x : arr){

            System.out.println(x);

        }

        System.out.println("----------------");

       

        //定义一个字符串数组

        String[]strArray = {"林青霞","风清扬","刘义","东方不败"};

        for(String s : strArray){

            System.out.println(s);

        }

        System.out.println("------------------");

       

        //定义一个集合

        ArrayList<String>array = newArrayList<String>();

        array.add("hello");

        array.add("world");

        array.add("java");

        for(String s : array){

            System.out.println(s);

        }

        System.out.println("--------------------");

       

        List<String>list = null;

        //NullPointerException

        //这个s是我们从list里面获取出来的,在获取期间,它肯定还要做一个判断

        //说白了,这就是迭代器的功能

        if(list!= null){

            for(Strings : list){

                System.out.println(s);

            }

        }

       

    }

 

}

运行结果:

1

2

3

4

5

------------------

1

2

3

4

5

----------------

林青霞

风清扬

刘义

东方不败

------------------

hello

world

java

--------------------

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值