Java小练习

本文介绍了使用Java定义抽象类Shape及其子类Circle和Rectangle,实现了图形面积的计算。同时,探讨了Java中的继承和接口实现,提供了阶乘求和及字符串中特定字符计数的代码示例。

1、定义一个图形类,包含函数area,由长方形类和圆形类分别继承

abstract class shape
{
    abstract public void area();
}
class Circle extends shape
{
    private double radius;
    final double PI=3.14d;
    Circle(double radius)
    {
        this.radius=radius;
    }
    public void init()
    {
        Scanner a=new Scanner(System.in);
        System.out.println("please input radiu");
        double r=a.nextDouble();
        this.radius=r;
    }
    public void area()
    {
        System.out.println("面积为"+radius*radius*PI);
    }
}
class Recangele extends shape
{
    private double width,length;
    Recangele(double length,double width)
    {
        this.length=length;
        this.width=width;
    }
    public void area()
    {
        System.out.println("面积为"+width*length);
    }
}

关于implements和extends
extends 继承类;implements 实现接口。Java只支持单继承,不支持多继承,但是Java保留了这种机制,多继承可以用接口来实现。网上看到很多博文说abstract无法被继承···还不太能理解。

3、计算1!+2!+3!+…+n!

public static void lianxi3()
    {
        Scanner input=new Scanner(System.in);
        System.out.println("please input n");
        int n=input.nextInt();
        int sum1=1,sum=0;
        for (int i = 1; i <=n; i++)
        {
            for (int j = 1; j <=i; j++)
            {
                sum1*=j;
            }
            sum+=sum1;
            sum1=1;
        }
        System.out.println("阶乘和为"+sum);
    }

4、输入一个字符串,输出其中字符‘a’和空格的个数

public void lianxi4()
    {
        Scanner a=new Scanner(System.in);
        System.out.println("please input string");
        String str=a.next();
        int numa=0,numblank=0;
        for (int i = 0; i < str.length(); i++)
        {
            if ( str.charAt(i)=='a')
            {
                numa++;
            }
            if (str.charAt(i)==' ')
            {
                numblank++;
            }
        }
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、标签像创建、模型初始化与训练,到执行分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或分生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一别特征提取。; 适合人群:具备遥感像处理基础,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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