新手求意见 定义的一学生类,并创建类的对象。

zhishiheng 2011-09-15 08:04:02
import java.util.*;
public class student {
String stnum;
String name;
String sex;
int age;
void getStnum()
{
System.out.println("请输入学号:");
Scanner a = new Scanner(System.in);
stnum = a.next();
};
void getName()
{
System.out.println("请输入学生姓名:");
Scanner a = new Scanner(System.in);
name = a.next();
}
void getSex()
{
System.out.println("请输入学生性别:");
Scanner a = new Scanner(System.in);
sex = a.next();
}
void getAge()
{
Scanner scanner=new Scanner(System.in);
System.out.println("输入学生年龄:");
age=scanner.nextInt();
}
void alterAge()
{
int b;
Scanner scanner=new Scanner(System.in);
System.out.println("输入你要改变的数值:");
b=scanner.nextInt();
age=b;
}
public static void main(String[] args) {
student A=new student();
student B=new student();
A.getStnum();
A.getSex();
A.getName();
A.getAge();
B.getStnum();
B.getSex();
B.getName();
B.getAge();
B.alterAge();
System.out.println("学号:"+A.stnum+"性别:"+A.sex+"姓名:"+A.name+"年龄:"+A.age+"学号:"+B.stnum+"性别:"+B.sex+"姓名:"+"姓名:"+B.name+"年龄:"+B.age);
}
}

我费解的是为什么输入的姓名,性别为中文,输出就出问题了?
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baillluu 2011-09-15
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问题到没看出什么来!
不过lz写代码很不规范,到是看出来来了,类名不以大写字目开头,不规范,如果是个JavaBean,那么因该写到应的get,set方法,而不是get来设置一个属性的值,不是么?
icemansuccess 2011-09-15
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我把你的代码放到eclipse里面运行了,并没有问题.
郑宏辉 2011-09-15
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System.in是一个InputStream,也就是字节流。in是System这个类的一个属性来着。中文是两个字节,再往里面读的时候,是把中文拆成两个字节读进去了,但是虚拟机却只是以字节输出,怎么知道你是要中文输出呢!
zhishiheng 2011-09-15
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不能不承认 我跟兄台差距还是挺大滴![Quote=引用 1 楼 niuniu20008 的回复:]

用编译工具了吗?比如eclipse?
[/Quote]
paul-yanlx 2011-09-15
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把错误信息贴出来吧!
Adamently 2011-09-15
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貌似没看出有什么问题,可能是你输入的时候没有换行。
还有, 类名应该大写得哟!
niuniu20008 2011-09-15
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用编译工具了吗?比如eclipse?
内容概要:本文提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型,用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性,采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络(CNN)提取输入数据的局部空间特征,利用双向门控循环单元(BiGUR)捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系,并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重,从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力;进一步,采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优,有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证,结果表明,该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需。; 适合人群:从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标:①实现风电场短期功率高精度预测,支撑电网安全稳定调度与能量管理;②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例;③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程,重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节,可通过替换不同风电数据集进行对比实验,进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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