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输入一个有字母和数字组合的字符串,将字符串中的字母排在前面,数字排在后面,最后输出新的字符串
Seven_one_
2016-01-11 12:08:10
输入一个有字母和数字组合的字符串,将字符串中的字母排在前面,数字排在后面,最后输出新的字符串
例如" acb2f4d" 转变"acbfd24"
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输入一个有字母和数字组合的字符串,将字符串中的字母排在前面,数字排在后面,最后输出新的字符串
输入一个有字母和数字组合的字符串,将字符串中的字母排在前面,数字排在后面,最后输出新的字符串 例如" acb2f4d" 转变"acbfd24"
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swchvs
2016-01-11
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import java.util.Scanner; public class StringDemo { public static void main(String[] args) { Scanner sc=new Scanner(System.in); //请输入字符串 System.out.println("请输入数据:"); String s=sc.nextLine(); String[] strarry=s.split("\\d"); char[] chs=s.toCharArray(); StringBuilder sb=new StringBuilder(); for(String str:strarry){ sb.append(str); } for(char c:chs){ if(c<='9'&&c>='0'){ sb.append(c); } } System.out.println(sb.toString()); } }
HerveyHall
2016-01-11
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import java.util.*; public class Exercise { public static void main(String[] args){ System.out.println("请输入一个字符串"); Scanner sc=new Scanner(System.in); System.out.println(fun(sc.nextLine())); sc.close(); } static String fun(String s){ String s0=new String(); for(int i=0;i<s.length();i++) if(s.charAt(i)>='0'&&s.charAt(i)<='9') s0+=String.valueOf(s.charAt(i)); for(int i=0;i<s.length();i++) if(s.charAt(i)>='0'&&s.charAt(i)<='9') s=s.replace(s.charAt(i),' '); return (s+s0).replaceAll(" ",""); } }
Java课程设计:基于数据库存储的广告墙系统实现
**系统功能规范** **一、核心功能模块** 1. 用户账户管理模块 - 提供
新
用户注册功能 - 实现已注册用户的身份验证与登录 2. 广告信息管理模块 - 通过身份验证的用户可创建广告条目 - 单用户支持创建多个广告条目 - 广告条目包含文字描述与关联图像数据 - 图像数据以二进制形式存储于数据库字段 3. 广告内容展示模块 - 验证用户可查看所有广告条目 - 支持按用户维度筛选查看广告 4. 广告内容维护模块 - 用户可移除自身创建的广告条目 **二、数据架构设计** 1. 数据库结构 - 创建专用数据库guanggao_db - 设计用户信息表register_table - 设计广告信息表guanggao_table 2. 数据实体封装 - 注册信息实体Register - 登录凭证实体Login - 广告内容实体Advertisement - 广告集合容器AdvertisingBoard 3. 数据操作组件 - 数据库连接管理器ConnectDatabase - 用户注册处理器HandleRegister - 用户认证处理器HandleLogin - 广告创建处理器AddAdvertisement - 广告移除处理器DelAdvertisement - 用户广告查询器QueryOneUserAD。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
基于BP神经网络的轨迹跟踪研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕“基于BP神经网络的轨迹跟踪研究”展开,结合Matlab代码实现,系统探讨了如何利用BP神经网络对动态系统的运动轨迹进行建模与跟踪控制。研究详细介绍了BP神经网络的基本结构、训练算法及其在非线性系统辨识与轨迹预测
中
的应用,通过构建神经网络模型逼近被控对象的动力学特性,并设计相应的控制器实现对期望轨迹的高精度跟踪。文
中
提供了完整的Matlab仿真实例,包括数据生成、网络训练、轨迹跟踪效果可视化及性能评估等环节,验证了该方法在复杂动态环境下的有效性与鲁棒性。此外,研究还对比了传统控制方法与神经网络控制的优劣,突出了其在处理不确定性和非线性问题上的优势。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力,从事智能控制、机器人、无人机或自动驾驶等相关方向的科研人员及研究生;尤其适合希望将神经网络应用于实际轨迹跟踪问题的初、
中
级研究人员。; 使用场景及目标:①应用于机器人路径跟踪、无人驾驶车辆轨迹控制、无人机飞行控制等需要高精度动态建模与控制的场景;②旨在掌握BP神经网络在控制系统
中
的建模与辨识方法,提升对非线性系统智能控制策略的设计与实现能力;③为后续研究更先进的深度学习控制方法(如LSTM、强化学习)奠定基础。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段运行与调试,深入理解网络训练流程与控制器设计逻辑,同时尝试更换不同的轨迹样本或系统参数以检验模型泛化能力,从而真正掌握BP神经网络在轨迹跟踪
中
的核心技术要点。
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【Java后端开发】基于SpringMVC的RESTful API性能优化与安全加固:企业级电商订单系统实践
内容概要:本文围绕SpringMVC构建RESTful API的企业级应用,深入讲解了性能优化与安全加固的核心技术方案。重点涵盖基于Redis的响应缓存优化、全局异常处理机制、JWT无状态认证授权等关键技术,并结合电商订单API的实际案例,展示了缓存穿透防护、分布式锁防重复提交、权限拦截器等典型问题的解决方案。文章还展望了Serverless架构、自动化测试集成与边缘计算适配等未来发展方向,体现了RESTful API在高并发、金融、物联网等场景下的深度落地能力。; 适合人群:具备Spring、SpringMVC基础,有一定Web开发经验的Java研发人员,尤其适合1-3年工作经验、参与企业级后端服务开发的技术人员;对性能优化、系统安全有实际需求的开发者尤为适用。; 使用场景及目标:①提升API性能,应对高并发场景(如电商订单查询);②增强系统安全性,实现无状态认证与细粒度权限控制;③构建健壮、可维护的企业级RESTful服务,解决缓存穿透、重复提交等常见问题; 阅读建议:建议结合文
中
代码实例搭建本地环境进行实践,重点关注注解式缓存、全局异常处理、JWT拦截器的实现细节,并延伸学习Redis分布式锁与布隆过滤器的
组合
应用,以全面提升API质量。
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