java第七周周总结

本文介绍了使用Java实现素数判断的方法,并提供了一个具体的示例程序,该程序能够找出指定范围内的所有素数。此外,还涉及了基本的数组知识。

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本周学习了java的中利用控制语句来达到判断一个整数是否为一个素数,具体代码如下:

import java.util.Scanner;

/**
 * 功能:判断一个整数是否是素数
 * 日期:2019年4月4日
 */

public class judgePrimeNumber {
    public static void main(String[] args) {
        //声明部分
        int n;
        boolean flag;  //ture - 素数
        Scanner sc = new Scanner(System.in);

        //输入部分
        System.out.print("n =");
        n = sc.nextInt();

        //处理部分
        flag = true;
        flag = isPrimeNumber(n, flag);
        if (flag){
            System.out.println(n+"为质数");

        }else System.out.println(n+"不是质数");
    }

    private static boolean isPrimeNumber(int n, boolean flag) {

        for (int i = 2;i < n;i++){
            if(n % i == 0) {
                flag = false;
                break;
            }
        }if (n==1) flag =false;
        return flag;
    }
}

这里解决了1为素数的bug。

下面延伸到输出200-500之间的素数
具体代码如下:

public class JudgePrimeNumber1 {
    public static void main(String[] args) {
        int count = 0;
        for (int n = 200; n < 500; n++) {
            if (isPrimeNumber(n)) {
                System.out.print(n + "\t");
                count++;
                if (count % 5 == 0) System.out.println();
            }
        }
    }

    private static boolean isPrimeNumber(int n) {
        boolean flag;
        flag = true;
        for (int i = 2; i < n; i++) {
            if (n % i == 0) {
                flag = false;
                break;
            }
        }
        if (n == 1) flag = false;
        return flag;
    }
}

在这里插入图片描述
这里又学到了一点面向对象的知识
星期二的学习中学到了数组的知识
虽然有点不懂 ,但仔细点还是能读懂的。
下周我将更加努力才行!

内容概要:本文详细介绍了名为MoSca的系统,该系统旨在从单目随意拍摄的视频中重建和合成动态场景的新视角。MoSca通过4D Motion Scaffolds(运动支架)将视频数据转化为紧凑平滑编码的Motion Scaffold表示,并将场景几何和外观与变形场解耦,通过高斯融合进行优化。系统还解决了相机焦距和姿态的问题,无需额外的姿态估计工具。文章不仅提供了系统的理论背景,还给出了基于PyTorch的简化实现代码,涵盖MotionScaffold、GaussianFusion、MoScaSystem等核心组件。此外,文中深入探讨了ARAP变形模型、2D先验到3D的提升、动态高斯表示、相机参数估计等关键技术,并提出了完整的训练流程和性能优化技巧。 适用人群:具备一定计算机视觉和深度学习基础的研究人员和工程师,特别是对动态场景重建和新视角合成感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①从单目视频中重建动态场景的新视角;②研究和实现基于4D Motion Scaffolds的动态场景表示方法;③探索如何利用预训练视觉模型的先验知识提升3D重建质量;④开发高效的动态场景渲染和优化算法。 其他说明:本文提供了详细的代码实现,包括简化版和深入扩展的技术细节。阅读者可以通过代码实践加深对MoSca系统的理解,并根据具体应用场景调整和扩展各个模块。此外,文中还强调了物理启发的正则化项和多模态先验融合的重要性,帮助实现更合理的变形和更高质量的渲染效果。
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