Java菜鸟 关于控制台清屏

Java > Java SE [问题点数:30分,结帖人forfrt]
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黄花 2011年7月 Java大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2012年1月 Java大版内专家分月排行榜第三
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R: 控制台的清理与输出内容的保存 (Clear Console & Save Console Output)

控制台

Java菜鸟成长之路__Day_1_Java概述及基础语法

1:常见软件分类:(a) 系统软件:DOS Windows Linux Unix Mac Android ios(移动端) (b) 应用软件;qq(c/s结构:客户端和服务器交互,软件必须升级才能使用服务器的高版本功能) qq浏览器(B/S结构:浏览器端和服务器端的交互,...

黑马程序员——JAVA菜鸟修炼记之天下大势:Java体系鸟瞰

我比较喜欢以一种居高临下的方式先来鸟瞰整个JAVA的知识体系,这样不至于在无边无际的“细节森林”中迷失。当然,刚开始不可能也不需要对每一处知识点都面面俱到,我就以一个初学者的视角,把我所认为的在JAVA中的...

回首java发展史;菜鸟带你们学java

1.Java 发展史 1991年01月 Sun公司成立了Green项目小组,专攻智能家电的嵌入式控制系统 1991年02月 放弃C++,开 发新语言,命名为“Oak” 1991年06月 JamesGosling开发了Oak的解释器 1992年01月 Green完成了Green...

java基础知识——java基础起步知识

JDK,JRE,JVM的关系 JDK包含JRE 和开发工具包 JRE 包含 核心类库和JVM ...原理:实现跨平台需要依赖Java的虚拟机 JVM (Java Virtual Machine),java虚拟机可以看作是操作系统跟java程序之间的桥梁,

java学习笔记

视频资料:黑马 java入门介绍与数据类型 字节 位(bit):一个数字0或者1,代表1位 字节(byte):每逢8位是一个字节,...cls 清屏 exit 退出 ↑ 切回到上条命令 ↓ 切换到下条命令 java开发环境 JVM: java虚拟机

java基础(一)--计算机基础知识

1.常用的快捷键: win+R 执行”运行”命令 win+E 打开我的电脑 win+D 显示桌面 F6锁定笔记本的鼠标 Ctrl+A 全选 ctrl+C复制 ctrl+V粘贴 ctrl+Z撤销 ctrl+X剪切

JAVA入门——计算机常识

序言:从今天开始,我就要踏入JAVA语言的学习,这是一个漫长的过程,对于我这种计算机小白来说是个未知的旅途,希望在未来学习的路上,我能一直坚持下去,做一个不脱发的程序员Girl~ No pains no gains! 计算机...

java概述----快速带你入门

这里写自定义目录标题一、软件编程常识1、 软件开发2、人机交互方式3、常用的DOS命令二、Java语言概述1、计算机语言2、Java语言概述三、Java体系结构1、Java三大版本2、Java可以做什么四、Java语言的跨平台特性1、...

黑马程序员-----Java学习笔记之基础篇(一)

------Java培训、Android培训、iOS培训、.Net培训、期待与您交流! -------

命令行cmd+常用dos命令(java笔记2)

一、控制台(命令行提示符窗口)用于输入dos命令: 打开控制台的方式: 方式一:开始-------> 所有程序--------->附件----------->命令提示符 方式二:开始------->运行-------->输入cmd即可. 命令行...

JavaSE(一)之认识java

本来很早之前就应该总结自己在JavaSE中系统学到的知识了,马上就要出去工作了,想想自己还是非常菜的菜鸟,自己就夜不能寐呀。现在从zero基础开始带大家一起回顾学习的基础知识。 现在已经是凌晨了,但是自己还是...

干货!一篇文章集合所有Linux基础命令,适合所有菜鸟学习和老手回顾!

一篇文章集合所有Linux基础命令,适合所有菜鸟学习和老手回顾! 1 文件{ls -rtl # 按时间倒叙列出所有目录和文件 ll -rttouch file # 创建空白文件rm -rf 目录名 # 不提示删除非空目录(-r:递归删除 -f强制)dos2unix ...

JDBC实现图书管理小案例

JDBCUtils.java package jdbc; import java.sql.*; import com.mysql.jdbc.Driver; public class JDBCUtils { private static final String connectionURL="jdbc:mysql://localhost:3306/books?useSSL=false&...

Bat命令学习

penghui_031413 Bat命令学习 基础部分: ====================================================================== 一、基础语法: 1.批处理文件是一个“.bat”...可以使用任何文本文件编辑工具创建和修改。... 2.... 3....

CMD 常用命令

CMD常用命令  7:计算机运行命令全集 winver---------检查Windows版本  wmimgmt.msc----打开windows管理体系结构  wupdmgr--------windows更新程序  winver---------检 查Windows版本  ...

Linux命令

Linux命令 编辑 一般说的“命令行”是指linux命令,linux命令是对Linux系统进行管理的命令。对于Linux系统来说,无论是中央处理器、内存、磁盘驱动器、键盘、鼠标,还是用户等都是文件,Linux系统管理的命令是它...

什么是CMD

cmd是command的缩写。命令提示符是在操作系统中,提示进行命令输入的一种工作提示符。在不同的操作系统环境下,命令提示符各不相同。 在windows环境下,命令行程序为cmd.exe,是一个32位的命令行程序,微软Windows...

cmd

 Windows命令编辑 命令行(Command Processor)(CMD)是在OS / 2 , Windows CE与Windows NT平台为基础的操作系统(包括Windows 2000,Windows XP,Windows Vista,Windows Server 2003,Windows 7, ...

【自己练习】linux常见命令——(六)

菜鸟教程命令大全 http://www.runoob.com/linux/linux-command-manual.html ...   tab :自动补全 ...Ctrl+l 清屏 (类似于clear命令) Ctrl+U 清空当前输入   ctrl+c 关闭 man command 帮助 man...

bat命令

基础部分:======================================================================一、基础语法: 1.批处理文件是一个“.bat”结尾的文本文件,这个文件的每一行都是一条DOS命令。可以使用任何文本文件编辑工具...

Python数据分析

Python数据分析 ...在IPython里使用ctrl + L来清屏。 作为数据分析一般不会用标准交互的解释器,一般使用IPython或Juptyter笔记本 IPython是一个for Humans 的Python交互式shell,支持变量自动补全,自动

Linux命令总结

对 Linux 新手非常有用的 20 个命令 1. ls命令 ls命令是列出目录内容(List Directory Contents)的意思。运行它就是列出文件夹里的内容,可能是文件也可能是文件夹。 root@tecmint:~# ls ...Pictures

DOS 常用命令

dir 列文件名 deltree 删除目录树 cls 清屏 cd 改变当前目录 copy 拷贝文件 diskcopy 复制磁盘 del 删除文件 format 格式化磁盘 edit 文本编辑 mem 查看内存状况 md 建立子目录 move 移动文件、改目录名 more ...

Linux命令学习资料总结

对 Linux 新手非常有用的 20 个命令 1. ls命令 ls命令是列出目录内容(List Directory Contents)的意思。运行它就是列出文件夹里的内容,可能是文件也可能是文件夹。 root@tecmint:~# ls ...Pictures

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

Node.js进阶教程第一步(基础篇)

本课程从Node.js的安装配置开始,包括函数调用,模块调用,路由,文件操作,异常处理,参数接收,正则表达式,连接数据库,事件等内容,使学员通过十六课时,学习Node.js的基础知识,掌握JS开发服务端的编写方法,了解Node.js的运行机制,为深入学习后期各类框架打好基础。 学习Node.js的基础知识,掌握JS开发服务端的编写方法,了解Node.js的运行机制,为深入学习后期各类框架打好基础。

VMware虚拟机从入门到精通

虚拟机就是一个软件,模拟一个电脑来使用。让初级的小白也能学会使用虚拟机,并且能够精通。本课程由浅入深,详细讲解了虚拟机的安装导入使用,用黑客喜欢的KALI系统进行导入演示。 帮助计算机专业学生快速掌握虚拟机的用法,帮助想学习黑客技术的同学搭建学习环境。

多变量线性回归:预测波士顿的房价.ipynb

代码文件与B站上的视频教程同步,记录完整的模型分析建模过程,还有注意事项,包括我自己走的弯路,代码内容与接下来我要发布的博客同步。

虚幻4开发入门

UnrealEngine向来以一流效果和难以上手而著称,本课程就是帮助你跨过入门的这道门槛,能够上手掌握这个国际一流的3D引擎。 通过本课程的学习,你讲可以掌握Unreal引擎开发的基础知识,包括Unreal编辑器的基本使用,Gameplay Framework,以及C++&Blueprint;两种开发模式。

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