学习Java的System、Integer和Math类的心得!

本文深入解析Java API中的Integer、Math和System类。Integer类提供int类型转换与操作,Math类包含基本数学运算方法,System类则涉及系统输入输出流及属性访问。掌握这些类能有效提升编程效率。

java的System等类,属于Java API中的一小部分,但是足以证明Java在类这方面的丰富性。
在打开API文档时,我是很懵的:这是啥呀,这么多东西。看不懂啊,具体要怎么用啊······。看了别人的介绍之后,有点儿明白了如何使用:
Integer:这个类包装了一个对象的原始类型int的值,还提供了可以将int转换为String,以及String转为int等其他方法。其中比较有特点的是Integer与int类型的转换,才开始我很奇怪,既然Integer包装了int,为什么有他们之间的转换,我认为int属于integer的一种不需要转换。看别人的博客才知道,integer提前会将-128到127的整数实例化,是一个对象已经存在地址了。而int就要new出一个新的地址。( integer i=300,int j=300,但i!=j)。Integer的基本字段有BYTES、MAX_VALUE、MIN_VALUE等。基本方法有很多,都是围绕int展开的简便方法。这样就简化了我们程序员的任务量,不需要我们编写这方面的代码来满足我们的需求。
Math:这个类就包含了执行基本数字运算的方法。既然是math,那么数学上学的一些函数啥的应该都可以实现,是一个非常有用的类,毕竟这个大数据的时代,要对海量的数据进行收集、分析、计算等。就需要数学的方法来帮助我们来完成这些事。他的基本字段有自然对数E和圆周率PI,这个我们都很熟悉。方法
System:就提供了system的一些标准输入、标准输出和错误输出流;访问外部定义的属性和环境变量;一种加载文件和库的方法以及其他方法。在我看来就是对计算机自带操作系统的一种使用访问的方法类。紧密贴合操作系统。他的基本字段就是err,InputStream,PrintStream。
最后,对于Java的api,我想说的是,需要自己多学多写自己的代码、多看别人的代码。因为api里的东西很多,自己肯定是学不过来的。这就需要我们拓宽我们的视野,多看多用就能更好的熟练的运用api库。

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或分图生成标签数据,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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