java从头学day03[循环语句]

一、循环

do while和while的区别:do while无论情况如何,都会将执行语句执行至少一次。

for和while完全可互换,但for使用的是临时变量。

eg:1) int x=1;

for(System.out.println("a");x<3;System.out.println("b"))

{

System.out.println("c");

}

执行结果:a,b,c,b,c

(不要拘泥于常规形式,理解每个语句的规则)

2) int x=0;

for(;x<1;)

{

x++;

}

相当于while(1){}

二、循环嵌套

1、对于打印长方形,外循环控制行数,内循环控制列数-即每行元素的个数。

2、外循环的变量变化和内循环的变量变化有关联时,可将外循环的变量作为中间变量从而减少一个变量空间。

当内循环的变量递减时,可逆向思维,这样写:(下三角为此,上三角则y从1开始)

for(int x=0;x<5;x++)

{

for(int y=x;y<5;y++){}

}(变量生存周期为所在for语言的整个语句)

或:for(int x=5;x>0;x--)

{

for(int y=0;y<x;y++){}

}


*先分析问题,有了思路,再将思路转换为具体的实现步骤

三、流程控制语句

    break & continue

break:可配合判断语句一起使用,达到某种条件则跳出循环。嵌套循环式,可通过给循环取名的方式确定跳出哪个循环。

continue:此步骤不执行,继续下一次循环。

注意两者作用范围;两者之下都不可有其他语句,否则报无法执行错误。






本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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