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最新评论
问题:try catch 中添加 return ,fianlly中的代码是否依然会执行?
代码:
public static void main(String args[]){ try{ int a = 0/0 ; }catch(Exception e){ System.out.println(e.getMessage()); return ; }finally{ System.out.println("return 后的fianlly是否仍然会输出"); } System.out.println(UUID.randomUUID().toString().length()); }
运行结果:
/ by zero return 后的fianlly是否仍然会输出 ERROR: JDWP Unable to get JNI 1.2 environment, jvm->GetEnv() return code = -2 JDWP exit error AGENT_ERROR_NO_JNI_ENV(183): [../../../src/share/back/util.c:820]
总结:
- 1.try catch 捕获异常,若catch操作中有return 语句,finally中的代码依然会执行
- 2.但finally后的代码不会执行
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99乘法表java源码 ls 查看目录下文件 ...catch final long static try char fianlly native strictfp void class float new super volatile continue for null switch while default if package enum synchroniz
内容概要:本文档详细介绍了基于 MATLAB 实现的 LSTM-AdaBoost 时间序列预测模型,涵盖项目背景、目标、挑战、特点、应用领域以及模型架构和代码示例。随着大数据和AI的发展,时间序列预测变得至关重要。传统方法如 ARIMA 在复杂非线性序列中表现欠佳,因此引入了 LSTM 来捕捉长期依赖性。但 LSTM 存在易陷局部最优、对噪声鲁棒性差的问题,故加入 AdaBoost 提高模型准确性和鲁棒性。两者结合能更好应对非线性和长期依赖的数据,提供更稳定的预测。项目还展示了如何在 MATLAB 中具体实现模型的各个环节。 适用人群:对时间序列预测感兴趣的开发者、研究人员及学生,特别是有一定 MATLAB 编程经验和熟悉深度学习或机器学习基础知识的人群。 使用场景及目标:①适用于金融市场价格预测、气象预报、工业生产故障检测等多种需要时间序列分析的场合;②帮助使用者理解并掌握将LSTM与AdaBoost结合的实现细节及其在提高预测精度和抗噪方面的优势。 其他说明:尽管该模型有诸多优点,但仍存在训练时间长、计算成本高等挑战。文中提及通过优化数据预处理、调整超参数等方式改进性能。同时给出了完整的MATLAB代码实现,便于学习与复现。
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AB PLC例程代码项目案例 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途:项目具有较高的学习借鉴价值,不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行,或热爱钻研,亦可在此项目代码基础上进行修改添加,实现其他不同功能。 欢迎下载!欢迎交流学习!不清楚的可以私信问我!
题目:基于单片机的步进电机控制系统 模块: 主控:AT89C52RC 步进电机(ULN2003驱动) 按键(3个) 蓝牙(虚拟终端模拟) 功能: 1、可以通过蓝牙远程控制步进电机转动 2、可以通过按键实现手动与自动控制模式切换。 3、自动模式下,步进电机正转一圈,反转一圈,循环 4、手动模式下可以通过按键控制步进电机转动(顺时针和逆时针)
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