当前位置: 首页 > news >正文

Java-基础

1.

导入模块不能纯粹的复制粘贴,要从new里导入,因为前者建立不了关联

2.

数组

        String[] name={"张三","李四","王五"};int[] nums=new int[]{1,2,3};//二维String[][] names={{"张三","李四"},{"王五","赵六"}};

3.

java实体类中的数据和管理数据的方法是分开的,数据一个类,管理一个类 

4.

static用在方法上,有static的属于类持有,没有的属于对象

main也是这个类的静态方法,所以加了static,这样便于编译器找main

static方法常用于工具类,这样所有人都可以直接通过类来用

5.

java继承

public class Hello extends Object{}

 

6.

权限

 

7.

继承特点:

 

8.

方法重写

 

9.

super()

 

10.

兄弟构造器

 

11.

强转快捷键:alt + enter

12.

对象    instanceof      类型

作用:判断这个对象是不是这个类型

相关文章:

Java-基础

1. 导入模块不能纯粹的复制粘贴,要从new里导入,因为前者建立不了关联 2. 数组 String[] name{"张三","李四","王五"};int[] numsnew int[]{1,2,3};//二维String[][] names{{"张三","李四"},{"…...

二、后台管理系统布局菜单可拖动

前两天产品提出了一个需求,说后台管理系统的左边菜单的名称字数过多,遮挡了。希望能让客户能够看到全部的名称,给左侧菜单增加一个可拖动的功能,经过我的研究,这个功能最终也做出来了,先看效果,双击查看。 下面咱们进入实现步骤 第一步,找到文件。一般的项目中都存在l…...

socket和http区别

socket和http区别:1、主体不同;2、所处层次不同;3、连接状态不同;4、传输数据量不同;5、数据安全性不同;6、连接方式不同。其中,主体不同指的是socke是一个调用接口(API)…...

算法:974.和可以被K整除的子数组

题目 链接:leetcode链接 思路分析(前缀和 同余定理) 首先,我们要了解一下什么是同余定理 同余定理: 如果(a - b)/ p k …… 0 则 a % p b % p 证明我写在草稿纸上,如下图: 初…...

QD1-P8 HTML 格式化标签(font、pre、b、strong、i、u、del、s、sub、sup)

本节学习&#xff1a;HTML 格式化标签。 本节视频 www.bilibili.com/video/BV1n64y1U7oj?p8 ‍ 一、font 标签 用途&#xff1a;定义文本的字体大小、颜色和 face&#xff08;字体类型&#xff09;。 示例 <!DOCTYPE html> <html><head><meta cha…...

红米Turbo 3工程固件预览 修复底层 体验原生态系统 默认开启diag端口

红米Turbo 3机型代码:peridot 国外版本:POCO F6 用于以下型号的小米机型:24069RA21C, 24069PC21G, 24069PC21I。搭载1.5K OLED屏、骁龙8s处理器、5000mAh电池+90W快充、5000万像素主摄。 通过博文了解 1💝💝💝-----此机型工程固件的资源刷写注意事项 2💝💝�…...

sql的调优指南及高级sql技巧

SQL调优是优化数据库性能的重要手段&#xff0c;涉及编写高效的SQL查询、合理设计索引、优化数据库结构等。以下是一些SQL调优指南和高级技巧&#xff1a; SQL调优指南 选择合适的查询方式&#xff1a; **避免使用SELECT ***&#xff1a;仅选择所需的列&#xff0c;减少数据传…...

生成式专题的第一节课---GAN图像生成

一、GAN的起源与发展 1.GAN的起源 GAN &#xff08;生成式对抗网络&#xff09;诞生于 2014 年&#xff0c;由 Ian Goodfellow 提出&#xff0c;是用于生成数据的深度学习模型&#xff0c;创新点是对抗性训练&#xff0c;即生成器与判别器的竞争关系&#xff0c;为图像生成、…...

中科星图GVE(案例)——AI实现建筑用地变化前后对比情况

目录 简介 函数 gve.Services.AI.ConstructionLandChangeExtraction(image1,image2) 代码 结果 知识星球 机器学习 简介 AI可以通过分析卫星图像、航拍影像或其他地理信息数据&#xff0c;实现建筑用地变化前后对比。以下是一种可能的实现方法&#xff1a; 数据获取&am…...

Spring Boot中获取application.yml中属性的几种方式

在Spring Boot应用程序中&#xff0c;可以通过多种方式从application.yml文件中获取配置属性。以下是几种常见的方法&#xff1a; 1. 使用Value注解 你可以使用Value注解将application.yml中的属性注入到Spring管理的bean中。 application.yml app:name: MySpringBootAppve…...

YOLO11改进 | 注意力机制 | 结合静态和动态上下文信息的注意力机制

秋招面试专栏推荐 &#xff1a;深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转 &#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1;本专栏所有程序均经过测试&#xff0c;可成功执行&#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1; 上下文Transformer&#xff08;CoT&…...

Python中函数的使用方法

1 问题 在python的学习中&#xff0c;一个相同的程序可能会有多种不同的代码输入方式&#xff0c;那么函数这种方式是否方便快捷呢&#xff1f;今天我们来简单介绍函数的部分使用方法。 2 方法 定义函数&#xff1a;代码清单1Def function name (arguments):return result在上面…...

遨游智能终端赋能“危急特”场景,力推北斗技术规模化应用!

随着《北斗规模应用三年行动计划&#xff08;2023-2025&#xff09;》的发布&#xff0c;北京、湖北、重庆等多地出台北斗支持政策&#xff0c;北斗系统正稳步迈向“安全可控&#xff0c;泛在融合&#xff0c;开放兼容&#xff0c;服务全球”的发展目标。遨游通讯紧跟国家战略步…...

构建流媒体管道:利用 Docker 部署 Nginx-RTMP 从 FFmpeg RTMP 推流到 HLS 播放的完整流程

最近要实现一个类似导播台的功能&#xff0c;于是我先用 FFmpeg 实现一个参考对照的 Demo&#xff0c;我将其整理为一篇文章&#xff0c;方便后续大家或者和自己参考&#xff01; 1、软件工具介绍 本次部署相关软件 / 工具如下&#xff1a; FFmpeg&#xff1a;全称是 Fast Fo…...

【汇编语言】寄存器(CPU工作原理)(六)—— 修改CS,IP的指令以及代码段

文章目录 前言1. 修改CS、IP的指令2. 问题分析:CPU运行的流程3. 代码段小结结语 前言 &#x1f4cc; 汇编语言是很多相关课程&#xff08;如数据结构、操作系统、微机原理&#xff09;的重要基础。但仅仅从课程的角度出发就太片面了&#xff0c;其实学习汇编语言可以深入理解计…...

机器学习与神经网络:从技术前沿到诺贝尔奖的跨越与未来展望

近日&#xff0c;2024年诺贝尔物理学奖颁发给了机器学习与神经网络领域的研究者&#xff0c;这是历史上首次出现这样的情况。这项奖项原本只授予对自然现象和物质的物理学研究作出重大贡献的科学家&#xff0c;如今却将全球范围内对机器学习和神经网络的研究和开发作为了一种能…...

java 洛谷题单【数据结构1-2】二叉树

P4715 【深基16.例1】淘汰赛 解题思路 半区分配&#xff1a;将前半部分国家分配到左半区&#xff0c;后半部分国家分配到右半区&#xff0c;分别找到两个半区的最强国家。决赛和亚军确定&#xff1a;最后比较两个半区最强国家的能力值&#xff0c;失败者即为亚军&#xff0c;输…...

项目优化内容及实战

文章目录 事前思考Prometheus 普罗米修斯概述架构安装及使用 Grafana可视化数据库读写分离实战1-PrometheusGrafanaspringboot 事前思考 需要了解清楚&#xff1a;需要从哪些角度去分析实现&#xff1f;使用了缓存&#xff0c;就需要把缓存命中率数据进行收集&#xff1b;使用…...

科研绘图系列:R语言蝴蝶图(Butterfly Chart)

文章目录 介绍加载R包数据函数画图系统信息介绍 蝴蝶图(Butterfly Chart),也被称为龙卷风图(Tornado Chart)或双轴图(Dual-Axis Chart),是一种用于展示两组对比数据的图表。这种图表通过在中心轴两侧分别展示两组数据的条形图,形似蝴蝶的翅膀,因此得名。蝴蝶图的特点…...

【FPGA开发】Modelsim如何给信号分组

前面已经发布过了一篇关于 Modelsim 的入门使用教程&#xff0c;针对的基本是只有一个源文件加一个仿真tb文件的情况&#xff0c;而实际的工程应用中&#xff0c;往往是顶层加多个底层的源文件结构&#xff0c;如果不对信号进行一定的分组&#xff0c;就会显得杂乱不堪&#xf…...

Nacos高可用集群部署实战:从架构设计到生产运维全解析

1. 项目概述&#xff1a;为什么Nacos集群部署是微服务架构的“定海神针”在微服务架构的实践中&#xff0c;服务注册与发现、配置管理是两大基石。Nacos作为Spring Cloud Alibaba生态的核心组件&#xff0c;集这两大功能于一身&#xff0c;其稳定性和可用性直接决定了整个微服务…...

SmartDock:如何在Android设备上构建高效桌面环境

SmartDock&#xff1a;如何在Android设备上构建高效桌面环境 【免费下载链接】smartdock A user-friendly desktop mode launcher that offers a modern and customizable user interface 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smar/smartdock 当Android设备从手机…...

3步实现微信聊天记录永久备份:WeChatExporter完整解决方案

3步实现微信聊天记录永久备份&#xff1a;WeChatExporter完整解决方案 【免费下载链接】WeChatExporter 一个可以快速导出、查看你的微信聊天记录的工具 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wec/WeChatExporter 你是否曾因手机丢失或系统更新而永远丢失珍贵的微信…...

Ubuntu 18.04.6 从零到一:新手避坑与高效配置实战指南

1. 为什么选择Ubuntu 18.04.6&#xff1f; Ubuntu 18.04.6是长期支持版本&#xff08;LTS&#xff09;的最终更新&#xff0c;特别适合需要稳定系统的用户。相比最新版本&#xff0c;它的软件生态更成熟&#xff0c;社区支持更完善。我实测发现&#xff0c;这个版本对老硬件兼容…...

DETR模型ONNX推理实战:从输出张量到可视化检测框的完整解析

DETR模型ONNX推理实战&#xff1a;从输出张量到可视化检测框的完整解析 在目标检测领域&#xff0c;DETR&#xff08;Detection Transformer&#xff09;以其独特的端到端架构和简洁的流程设计&#xff0c;正在改变传统基于锚框&#xff08;anchor-based&#xff09;方法的格局…...

Audacity音频编辑:从新手到专业创作者的免费音频处理方案

Audacity音频编辑&#xff1a;从新手到专业创作者的免费音频处理方案 【免费下载链接】audacity Audio Editor 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/au/audacity 你是否曾经想过编辑一段音频&#xff0c;却因为昂贵的软件而却步&#xff1f;或者想要录制播客…...

Agent 工程化系列 · 第 13 篇_Agent安全与可靠性如何保障

Agent 工程化系列 第 13 篇 Agent 的安全与可靠性如何保障&#xff1f; Agent 最危险的不是回答错&#xff0c;而是执行错开篇定位 前面我们已经讲过&#xff1a;LLM 是能力核心&#xff0c;Agent 是执行系统&#xff1b;Function Call 让模型能够调用工具&#xff1b;MCP 负责…...

Kubernetes轻量级服务网格Cetus:核心流量治理与Sidecar代理实践

1. 项目概述&#xff1a;一个为Kubernetes而生的智能代理如果你正在管理一个规模不小的Kubernetes集群&#xff0c;并且对服务网格&#xff08;Service Mesh&#xff09;的复杂性望而却步&#xff0c;或者觉得像Istio这样的“巨无霸”方案有些杀鸡用牛刀&#xff0c;那么你很可…...

狼来了?如果我们正处于AI泡沫中会怎样?

AI 热潮真正的风险&#xff0c;不在模型神话&#xff0c;而在算力账单和 ROI 清算。 原文链接&#xff1a;AI 小老六 每天&#xff0c;我们都能在网络上看到各种关于 AI 未来 的离谱预测。 有人说&#xff1a;“GPT-7 马上就要出来了&#xff0c;它会吞噬所有的软件&#xff0…...

NotebookLM协作效能临界点预警:当团队超8人时,必须立即启用的3项动态共享策略

更多请点击&#xff1a; https://intelliparadigm.com 第一章&#xff1a;NotebookLM协作效能临界点的本质洞察 NotebookLM 的协作效能并非随用户数量线性增长&#xff0c;而是在特定交互密度与知识对齐度交汇时触发跃迁式提升——这一拐点即为“协作效能临界点”。其本质并非…...