刚开始学java,从那个方向开始学起,有过来人知道吗?求教

没意思パ 2019-08-03 08:10:55
刚开始学java,从那个方向开始学起,有过来人知道吗?求教
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A智丨勇灬 2019-08-10
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入门读物,《疯狂java》 李刚老师写的 非常推荐,学半年以上在看 《java编程思想》
jamesyue 2019-08-09
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最好的开发环境,IDEA,下载一个试试
zspmsir 2019-08-09
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https://blog.grstudy.com/java/note/57 这个里面有整理的java笔记梳理,楼主可以看一下
杉 言 2019-08-08
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基础部分(按照顺序一步一步来) 1.基础数据类型 2.运算符 3.流程控制语句 4.循环语句 5.数组 6.继承、初始化 7.修饰符、接口 8.集合 9.类 10.单例模式 11.系统类 12.IO流 13.错误、异常 14.多线程(现在暂时了解) 中级部分(按照顺序来) 1.JDBC(连接的是MySQL) 2.Tomcat_servlet 3.JSP 4.Filter 5.验证登录 6.序列化查询 7.增删查改 高级部分(按照顺序来) 1.整合SSM框架(分为前端、后端) 2.使用组件创建HTML页面(前端 页面处理) 3.创建Maven项目(后端 逻辑处理) 4.将Spring - SpringMvc - MyBatis -JDBC 整合到SSM项目中 5.使用Element组件来写前端(Vuejs)
紫晨快乐 2019-08-07
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基础语法。。。。。
zspmsir 2019-08-06
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希望我的昵称可以帮助到你,有问题我们可以交流讨论
滑头鬼的鬼 2019-08-06
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建议先看,java从入门到放弃
Hairui瑞 2019-08-05
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就从基础语法,面向对象,再学点常用的API,然后集合,异常,多线程,文件IO流,然后就不知道了
雨中客888 2019-08-05
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先从编程环境学起,把编程需要的环境弄好,然后是语言的特性和基础语法,先运行第一个程序再说。
Bran4220 2019-08-04
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先J从AVASE部分学起
内容概要:本文围绕“【EI复现】考虑灵活性的数据中心微网两阶段鲁棒规划方法(Matlab代码实现)”展开,提出了一种针对数据中心微电网的两阶段鲁棒优化规划模型,重点考虑系统在运行过程中面临的灵活性需求与不确定性因素。该方法通过构建第一阶段的投资决策与第二阶段的运行调整机制,有效应对源荷双重不确定性,提升微网系统的可靠性与经济性。文中采用鲁棒优化理论处理不确定性,并结合Matlab编程实现完整的模型求解流程,提供了可复现的算法代码,便于科研人员验证与拓展。该研究对于高比例可再生能源接入背景下的数据中心能源系统规划具有重要参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础,从事微电网、综合能源系统、鲁棒优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员(尤其适合有1-3年科研经验者);; 使用场景及目标:① 掌握两阶段鲁棒优化在微网规划中的建模思路与数表达;② 习如何将灵活性指标融入能源系统规划模型;③ 复现EI级别高水平论文的核心算法,提升科研能力与论文写作水平;④ 为后续开展数据中心、智能微网、不确定性优化等方向的研究提供技术积累与代码基础; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行分析,理解两阶段鲁棒优化的建模技巧与求解流程,重点关注不确定性集的构建、列与约束生成(C&CG)算法的实现逻辑,并尝试对模型参数或结构进行修改以观察结果变化,从而深化对鲁棒优化机制的理解。
内容概要:本文围绕具有源荷不平衡特性的配电网,研究智能软开关(Soft Open Point, SOP)与储能系统(Energy Storage System, ESS)的联合规划方法。通过构建优化模型,综合考虑配电网中分布式电源出力与负荷需求之间的时空不匹配问题,利用智能软开关灵活调节功率流动的能力以及储能系统的能量时移特性,实现对配电网潮流的有效调控,提升系统运行的经济性与可靠性。文中采用Matlab进行仿真编程,验证所提联合规划方案在降低网络损耗、改善电压质量、提高可再生能源消纳能力等方面的优越性能。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力的高校研究生、科研人员以及从事智能配电网规划与运行工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高比例分布式可再生能源接入背景下配电网源荷不平衡导致的电压越限与潮流倒送问题;②优化配置智能软开关与储能的位置和容量,以实现系统综合成本最小化与运行性能最优化;③为新型配电系统中柔性元件的协同规划提供技术参考与仿真工具支持。; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心载体,建议读者在理解数模型与物理机理的基础上,结合实际算例(如IEEE 33节点系统)进行代码调试与结果分析,进一步掌握SOP与储能协同作用的内在机制,并可在此基础上拓展多目标优化、不确定性建模等高级功能。

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