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Java的static关键字使用

一、static的修饰作用1.1 static关键字用于修饰类注意普通类是不允许被声明为静态的,只有内部类才可以public classtest { public static void main(String[] args) { int te=2; //只有声明为static才可以这样直接创建内部类的实例 //否则需要先创建一个test类的实例 InnerClass t=new InnerClass(); }

2020-07-12 16:57:15

Java方法调用和参数传递

一、Java中main函数调用同类下方法或变量有时候我们想调用main方法那个类中的其他方法,这时有两种方式:方式1,使用static修饰那个方法public classtest { public static void main(String[] args) { int te=2; test(te); } static void test(int a){ System.out.println(a); }}方式2,

2020-07-12 16:37:28

java数学运算

一、乘方public classtest { public static void main(String[] args) { double test=Math.pow(2,3); System.out.println(test); }}输出:8,0

2020-07-12 10:47:57

查看anaconda环境下各个包的版本

一、查看cuda版本conda list

2020-07-12 09:32:36

windowsC盘msp文件清理

一、当使用WizTree对C盘进行扫描时,发现了了C盘中存在大量的.msp和.msi文件,占用了大概20G左右的磁盘二、MSI和MSP文件都与我们所安装的软件有关系,但是有一些软件可能已经被删除或者被更高版本的替代,这时的MSI或MSP文件就失去了用处,所以可以清理掉三、使用PatchCleaner可以分辨出哪些MSI或者MSP文件需要清理,然后可以清理掉这些文件,释放磁盘清理教程地址下载PatchCleaner地址...

2020-07-11 09:57:27

java内存堆栈的区别

栈(stack)与堆(heap)都是Java在内存中存放数据的形式,与C++不同,Java自动管理栈和堆,程序员不能直接地设置栈或堆。栈的优势是存取速度比堆要快,仅次于直接位于CPU中的寄存器,但缺点是,存放在栈中的数据的大小与生存期必须是确定的,缺乏灵活性。堆的优势是可以动态地分配内存大小,生存期也不必事先告诉编译器,Java的垃圾收集器会自动收走这些不再使用的数据。但缺点是,由于要在运行的时候动态分配内存,存取速度较慢。Java中的数据类型有两种,一种是基本类型,共有8种,即int,short,l.

2020-07-11 08:40:32

java自带数据结构(set/list/stack)

一、set1.1 创建Set set=new HashSet();1.2 添加元素set.add(1);1.3 set转化为listList<String> list1 = new ArrayList<String>(set); 二、List2.1 新建一个ListList<String> test=new ArrayList<String>();https://www.cnblogs.com/llq1214/p/11383075

2020-07-10 20:07:08

基本数据类型和包装类

一、基本数据类型和引用类型Java是面向对象的语言,一切都是对象,但是为了编程的方便还是引入了基本数据类型,为了能够将这些基本数据类型当成对象操作,java为每一个基本数据类型都引入了对应的包装类型,int的包装类就是Integer,从java5开始引入了自动装箱/拆箱机制,使得二者可以互项转换,对应如下原始类型:boolean, char, byte, short, int ,long, float, double包装类型:Boolean, Character, Byte, Short, Int

2020-07-04 18:25:35

java数组基本用法

一、数组的声明int[] a;二、数组初始化2.1 特殊初始化这种初始化不用new关键字完成,在数组声明的同时完成初始化操作,也被称为静态初始化,主要原因是因为采用这种初始化的方式,数组的存储空间的分配是由编译器完成的。int[] a={1,2,3};2.2 先使用new关键字创建数组,然后分别再为数组中的元素赋值,完成初始化操作。注意如果使用这种初始化方式,如果数组元素为基本数据类型,在完成new操作后,数组中的元素就会自动初始化为空值,可以直接使用,但是如果数组元素为引用类型,在完成n

2020-07-04 17:25:56

java Sting类函数

一、判断字符串中是否包含某个字符串(字符): contains()public classtest { public static void main(String[] args) { String x="hello world"; boolean status=x.contains("hello"); System.out.println(status); }}输出结果:true二、判断字符串长度: length()publ

2020-07-04 17:12:59

概率论:假设检验、极大似然估计、无偏估计

一、假设检验注意样本S的分母代表自由度,因此分母为4

2020-06-19 13:23:26

概率论:协方差矩阵

一、协方差矩阵1.1 从方差/协方差到协方差矩阵根据方差的定义,给定ddd个随机变量xk,i=1,2,...,dx_k,i=1,2,...,dxk​,i=1,2,...,d,则这些随机变量的方差为:σ(xk,xk)=1n−1∑i=in(xki−x‾k)2\sigma(x_k,x_k)={1\over n-1}\sum_{i=i}^n(x_{ki}-\overline{x}_k)^2σ(xk​,xk​)=n−11​∑i=in​(xki​−xk​)2其中xkix_{ki}xki​表示随机变量xkx_kx

2020-06-19 08:14:35

概率论:集合、假设检验、分布、矩阵、估计

公式P(A‾B‾)=1−P(A)−P(B)+P(AB)P(\overline{A} \overline{B})=1-P(A)-P(B)+P(AB)P(AB)=1−P(A)−P(B)+P(AB)

2020-06-19 08:08:26

数据结构:邻接表法存储有向图

有向图的拓扑结构#include<iostream>#include<string>#include<queue>#define MAXVEX 10using namespace std;class Graph{private: struct EdgeNode{ int adjvex; int weight; EdgeNode* next; }; struct VertexNode{ string data; EdgeN

2020-06-18 18:39:36

数据结构:二叉查找树

二叉查找树#include<iostream>#include<algorithm>#include<stack>using namespace std;class BinarySearchTree{private: struct BN{ int data; BN *left; BN *right; BN(int data,BN *left,BN *right){ this->data=data; this->le

2020-06-18 00:14:16

矩阵知识:线性方程组解的情况

一、线性方程组解的情况1.1 非齐次线性方程组非齐次线性方程组,就是方程组的等式右边不为0的方程组,系数加上方程等式右边的矩阵,叫做增广矩阵假定对于一个含有n个未知数m个方程的非齐次线性方程组而言,若n<=m,则有:当方程组的系数矩阵的秩和方程组的增广矩阵的秩相等且均等于方程组中未知数个数n的时候,方程组有唯一解当方程组的系数矩阵的秩与方程组增广矩阵的秩相等且均小于方程组中未知数个数n的时候,方程组有无穷多解当方程组的系数矩阵的秩小于方程组增广矩阵的秩的时候,方程组无解当n>m

2020-06-16 07:52:16

矩阵知识:伴随矩阵

一、伴随矩阵1.1 定义1.2 定理利用伴随矩阵求矩阵的逆矩阵的一个例子

2020-06-15 22:19:39

概率论:多元高斯分布

一、多元高斯分布:一元高斯分布的概率密度函数如下所示:p(x)=1σ2π⋅e−12(x−μσ)2(1)p(x)={1\over\sigma\sqrt{2\pi}}\centerdot e^{-{1\over2}({x-\mu\over\sigma})^2}\quad\quad\quad(1)p(x)=σ2π​1​⋅e−21​(σx−μ​)2(1)而如果我们对随机变量X进行标准化,用Z=X−μσZ={X-\mu\over\sigma}Z=σX−μ​对上式进行换元,可得:x(z)=z⋅σ+μx(z)=z

2020-06-15 01:36:33

概率论:中心极限定理、马尔科夫不等式、切比雪夫不等式、大数定理

一、中心极限定理1.1 独立同分布的中心极限定理1.1.1 定理设X1,X2,...,Xn为相互独立、服从同一分布的随机变量序列,且E(Xi)=μ,D(Xi)=σ2≠0(i=1,2,...n),则对于任意x,有:设X_1,X_2,...,X_n为相互独立、服从同一分布的随机变量序列,且E(X_i)=\mu,D(X_i)=\sigma^2\ne0(i=1,2,...n),则对于任意x,有:设X1​,X2​,...,Xn​为相互独立、服从同一分布的随机变量序列,且E(Xi​)=μ,D(Xi​)=σ2​=

2020-06-12 12:32:49

概率论:均值、标准差、方差、协方差、矩

一、均值离散情况:X‾=∑i=1nXin\overline{X}={\sum_{i=1}^nX_i\over n}X=n∑i=1n​Xi​​二、标准差S=∑i=1n(xi−X‾)2n−1S=\sqrt{{\sum_{i=1}^n(x_i-\overline{X})^2\over n-1}}S=n−1∑i=1n​(xi​−X)2​​三、方差S2=∑i=1n(xi−X‾)2n−1S^2={\sum_{i=1}^n(x_i-\overline{X})^2\over n-1}S2=n−1∑i=1n​(x

2020-06-10 12:19:53

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