java复习2.0

博客涵盖编程多方面考点,如io流抽象类、事件监听方法、异常类型、数据共享机制等。还分析了static方法和实例方法的区别,指出static方法共享、节省内存且访问快,适用于工具类;实例方法用于具体业务。此外,涉及多线程、设计模式等考点。

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20分填空

io流抽象类有哪些?

事件监听时监听的方法有哪些? (有一个填空)

异常有哪些?

数据共享机制有哪些?

鼠标点击,键盘敲击事件的监听

程序分析

4题每5分,读一读正确的话写结果,错误的地方类型,修改

前面三种语句,顺序循环分支

接口与工具类,collection ,collections
arraylist和linklist
其中static方法的好处和区别

1、static方法是大家共享的资源,放在内存堆中,比如村里的河水,每个人都可以取,而且不管你创建多少个实例,该方法在内存中只有一个,节省内存空间,
而且访问速度也是比较快的。
2、实例方法就不同,它是比较私人化的资源,需要先创建实例,从这一点上来说,速度没有static方法快。
3、在实际开发中,需要自己斟酌,比如计算时间、格式化字符串的,可以用static方法,一般用于工具类。
4、用实例方法,应该是具体的业务,具体分析,具有特殊性。当然,具体的业务中也可以有static方法。

异常的定义,捕获,实现

自然界常见事物的继承关系,animal,猫,狗,老鼠

常用类的常用方法,collection和map应用数组,定义接口

一个文件只能有一个public

多线程,线程安全问题
判断是否线程安全装饰模式静态工厂模式

每题10分

第四题综合体,15*2, 30

有个题有个陷阱

分模块考察?

先处理整数(坑)

小数部分乘以100就能变成整数再比较。

内容概要:本文档详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台对指定区域(位于中国广东省某地)进行遥感影像处理的一系列操作。首先,定义了研究区边界,并选取了 Landsat 8 卫星2023年8月至10月期间的数据,通过去云处理、归一化等预处理步骤确保数据质量。接着,基于预处理后的影像计算了地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI)、湿度指数(WET)、建筑指数(NDBSI)四个关键指标,并进行了主成分分析(PCA),提取出最重要的信息成分。为了进一步优化结果,还应用了像素二元模型对主成分分析的第一主成分进行了条件规范化处理,生成了最终的环境状态评估指数(RSEI)。最后,利用JRC全球表面水体数据集对水体区域进行了掩膜处理,保证了非水体区域的有效性。所有处理均在GEE平台上完成,并提供了可视化展示及结果导出功能。 适合人群:具备地理信息系统基础知识,对遥感影像处理有一定了解的研究人员或技术人员。 使用场景及目标:① 对特定区域的生态环境状况进行定量评估;② 为城市规划、环境保护等领域提供科学依据;③ 掌握GEE平台下遥感影像处理流程和技术方法。 其他说明:本案例不仅展示了如何使用GEE平台进行遥感影像处理,还涵盖了多种常用遥感指标的计算方法,如LST、NDVI等,对于从事相关领域的科研工作者具有较高的参考价值。此外,文中涉及的代码可以直接在GEE代码编辑器中运行,便于读者实践操作。
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