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简单问题!!!100分!!!
yanghoyu
2003-01-06 02:32:11
&、| 非简洁与、或
&&、|| 简洁与、或
这两种逻辑运算有什么分别?
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简单问题!!!100分!!!
&、| 非简洁与、或 &&、|| 简洁与、或 这两种逻辑运算有什么分别?
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wuhu
2003-01-06
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&、| 连接两个boolean运算表达式时,不管前面一个表达式的运算结果,第二个运算表达式都会运行。
&&、|| 则在运行完第一个表达式后判断,在有些情况下第一个表达式的运算结果已经能确定整个表达式的结果时,后面一个表达式将不再运算。
super指的是父类
jwboyR
2003-01-06
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可以不用super
但如果不用super.那你将必须先实例化父类,然后才能调用父类的方法.
两者相比,楼主应该知道该不该用了.
sgdb
2003-01-06
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当a和b里方法名称相同时,不用super你怎么调b的方法??
yanghoyu
2003-01-06
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那如果我不用super也可以调用b的方法的啊?
iam_newbie
2003-01-06
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super指的是父类
比如:
class A extends B{
}
你在A 里用super就是调用B的方法
xiao_yuer
2003-01-06
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&、| 连接两个boolean运算表达式时,不管前面一个表达式的运算结果,第二个运算表达式都会运行。
&&、|| 则在运行完第一个表达式后判断,在有些情况下第一个表达式的运算结果已经能确定整个表达式的结果时,后面一个表达式将不再运算。
举个简单的例子:
int a = 0;
int b = 1;
(a>0) & ((b--)==2) 虽然第一个表达式a>0的结果为false,已经可以确定整个表达式的结果为false,但因为是'&'运算符,所以第二个表达式还要运行,从而b最终值为0。
如果为 (a>0) && ((b--)==2) 在第一个确定为false以后,将不再运算第二个,从而b最终值仍然为1。
yanghoyu
2003-01-06
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super可以说详细点吗?
halcyon
2003-01-06
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&、| 整数按位与、或
&&、|| 布尔值与、或
this表示自身,super表示父类
yanghoyu
2003-01-06
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可以解释一下super怎么用吗?
我看了书不是很明白~
多式联运基于AFO算法、GA和PSO算法求解不确定多式联运路径优化
问题
,同时和MATLAB自带的全局优化搜索器进行对比(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化
问题
展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入
分
析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化
问题
时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划
问题
提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块
分
析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性
分
析部
分
,可通过调整
问题
规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。
政府科技管理者如何利用区域科技创新数智大脑进行精准招商?_1.docx
科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
产业园区运营负责人如何借助科技数智大脑实现招商精准化?.docx
科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
高校技术转移办公室人员如何借助科技创新大脑打通产学研合作?.docx
高校技术转移办公室人员如何借助科技创新大脑打通产学研合作?
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,通过Matlab代码实现了控制算法的仿真验证。该方法融合强化学习的在线自适应能力与传统PID控制的稳定性优势,利用QLearning算法动态优化PID控制器的比例、积
分
、微
分
参数,以应对水下复杂流体环境、模型不确定性及外部干扰等挑战,从而提升AUV轨迹跟踪的精度、鲁棒性与动态响应性能。文中系统阐述了AUV的六自由度非线性动力学建模过程、QLearning算法的状态空间与动作空间设计、奖励函数构造及训练机制,并详细说明了PID参数自整定的闭环控制架构。仿真结果表明,相较于传统固定参数PID控制器,该智能控制策略在多种工况下均展现出更优的控制效果,有效抑制了超调,加快了响应速度,并增强了抗干扰能力。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习基础及Matlab/Simulink仿真能力,从事水下机器人、智能控制、海洋工程、自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于AUV、UUV等无人水下平台的高精度自主导航与运动控制;②为解决非线性、强耦合、时变系统的控制器参数自适应整定
问题
提供智能化解决方案;③作为强化学习与经典控制理论深度融合的技术范例,推动智能控制算法在海洋装备中的工程化应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点剖析QLearning的状态-动作-奖励机制设计、PID参数更新逻辑及仿真对比实验结果,有条件者可在更复杂的动力学模型或实际硬件平台上进一步验证与优化算法性能。
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