【Java笔记】基本数据类型

本文详细介绍了Java中的8种基本数据类型,包括数值型(整数类型:byte、short、int、long;浮点类型:float、double)、字符型(char)、布尔型(boolean)以及引用数据类型(类、接口、数组)。同时对各种类型的特性、表示方法进行了说明,并给出了变量声明和赋值的具体规则。

8种数据类型

数值型
整数类型:byte、short、int、long
浮点类型:float、double

字符型:char
布尔型:boolean

引用数据类型:类、接口、数组

整形:
十进制
八进制:以0开头,包括0-7的数字
十六进制:以0x或0X开头,包括0-9的数字,及字母a-f,A-F

变量声明
格式:数据类型 变量名;

赋值:
使用“=”运算符进行赋值,将运算符右边的值赋值给左边的变量。

char类型如果赋值数字,超出标识范围需要强制类型转换

Unicode表示法,\u开头,char = ‘\u005d’

布尔:false、true

String字符串不是基本数据类型,是类。双引号引起来的0个或多个字符。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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