java学习笔记之成员变量和局部变量的区别

本文详细阐述了局部变量和成员变量的区别,包括声明位置、作用域、内存分配位置及默认值等方面,帮助读者理解两者的基本概念。
局部变量和成员变量的区别:
1.成员变量在类下申明,局部变量在方法内声明
2.作用域:局部变量在方法内,随着栈帧的消亡而消失,成员变量至少作用于整个类
3.在内存中的分配的位置不同:局部变量在栈空间为方法开辟的栈帧中,成员变量属于堆内存的对象中
4.值不同:成员变量不赋值也会有默认值,局部变量参与运算需要初
public class Try {
	
	//--------成员变量
	String name;
	String gender;
	String id;
	int age;
	public void add(int num1,int num2) {
		//num1 、num2 result为局部变量
		int result =num1+num2;
		int n;
	//n为局部变量没有初始化所以会报错
		//System.out.println(n);
		
		//------name为成员变量虽然没有初始化但是有默认值
		System.out.println(name);
	}
	
}

始化赋值
一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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