JAVA lab2

此代码包含两个Java类Pattern1和Pattern2,分别用于打印两种不同的数字模式。Pattern1打印从1到指定数字的对称三角形,Pattern2则打印倒置的对称三角形。另外,Pattern类中封装了这两个方法,并在main方法中调用以展示两种模式。MyCount类提供了一个countUp方法,用于从0开始递增计数到指定数字,并在控制台打印过程。

在这里插入图片描述

public class Pattern1{
	public static void main(String[] args){
		int n = Integer.parseInt(args[0]);
		for(int i=1;i<=n;i++){
			for(int j=1;j<=i;j++){
				System.out.printf("%d ",j);
			}
			System.out.println();
		}
	}
}

在这里插入图片描述

public class Pattern2{
	public static void main(String[] args){
		int n = Integer.parseInt(args[0]);
		int n2=n;
		for(int i=1;i<=n;i++){
			for(int j=1;j<=n2;j++){
				System.out.printf("%d ",j);	
			}
			n2--;
			System.out.println();
		}
	}
}

在这里插入图片描述

public class Pattern{
	public void printPattern1(int n){
		for(int i=1;i<=n;i++){
			for(int j=1;j<=i;j++){
				System.out.printf("%d ",j);
			}
			System.out.println();
		}
	}
	public void printPattern2(int n){
		int n2=n;
		for(int i=1;i<=n;i++){
			for(int j=1;j<=n2;j++){
				System.out.printf("%d ",j);	
			}
			n2--;
			System.out.println();
		}
	}
	public static void main(String[] args){
		int n= Integer.parseInt(args[0]);
		Pattern p=new Pattern();
		p.printPattern1(n);
		p.printPattern2(n);
	}
}

在这里插入图片描述

/*
*This is my first properly documented piece java code.
*When the javadoc tool is run over this code, it will
*create an HTML maintenance manual.
*@author Fangzheng Li
*@version 1.0
*/
public class MyCount{
	/*
	*This method counts up from zero to a specified number
	* It will print its progress to the command line 
	* @param count The number to count from. 
	*/
	public void countUp(int count){
	/*Note: If there are no brackets after a for loop,
	* it is only the sentence that immediatly follows which is part of the loop;
	*/
		for(int i=1;i<=count;i++){
			System.out.println(i);
		}
		System.out.println("\nAll done!");
	}

	/*
	*Main now only creates a new instance of my program
	* and calls the program's method .
	* @param args The program doesnot use this parameter .
	*/
	public static void main(String[] args){
		MyCount test=new MyCount();
		test.countUp(5);
	}
}
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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