流程控制-v2

1.顺序结构

2.选择结构

//equals:判断字符串是否相等
​
if(s.equals("hello world!")){
    System.out.println(s);
}

  • if多选择结构

int score;
if(score>=90){
    System.out.println("优秀");
}else if(score>=60){
    System.out.println("及格");
}elss{
    System.out.println("不及格");
}

  • switch多选择结构

int score;
switch(score){
        case "A":
            System.out.println("优秀");
            break;
        case "B":
            System.out.println("及格");
            break;
        case "C":
            System.out.println("不及格");
            break;
        default:
            System.out.println("未知等级");
}

3.循环结构

  • while

    whlie( 布尔表达式 ){
        //循环内容
    }

  • do...while

    do{
        //代码语句
    }while( 布尔表达式 );

  • for

    for(初始化; 布尔表达式 ; 更新){
        //代码语句
    }

  • 增强for循环 Java5引入了一种主要用于数组或集合的增强型for循环。

    for(声明语句 : 表达式){
        //代码语句
    }
    public static void main(String[] args){
        
        int[] numbers = {10,20,30,40,50};
        
        for(int x : numbers){
            System.out.println(x);
        }
    }

    扩展

    • println 输出完会换行

    • print 输出完不会换行

4.break、continue

  • break 在任何循环语句中的主体部分,均可用break强制退出循环,不执行循环体中的剩余语句。

  • continue 用于终止某次循环,即跳过循环体尚未执行的语句,接着进行下一次是否执行循环的判定。

  • 扩展 :goto关键字 ,( 保留关键字 、标签属性)

    //需求:打印101-150之间的质数
    
    public static void main(String[] args){
        
        int count = 0;
        
       	outer:for(int i = 101 ; i<=150 ; i++){
            for(int j = 2 ; j < i/2 ; j++){
                if(i %j == 0){
                    continue outer;
                }
            }
            System.out print(i + "");
        }
    }

5.练习

//需求:打印三角形  5行

public static void main(String[] args){
    
    for(int i = 1 ; i<=5 ; i++){
        for(int j = 5 ; j >= i ; j--){
            System.out.print(" ");
        }
        for(int j = 1 ; j <= i ; j++){
            System.out.print("*");
        }
        for(int j = 1 ; j < i ; j++){
             System.out.print("*");
        }
        
        System.out.println();
    }
}
传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量: 训练集:645张图片 验证集:185张图片 测试集:92张图片 总计:922张工业监控图片 • 训练集:645张图片 • 验证集:185张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:922张工业监控图片 • 分类类别: Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 patch work(修补工作):已修补的区域。 • Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 • Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 • Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 • Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 • Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 • Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 • impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 • patch work(修补工作):已修补的区域。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图像数据来源于工业监控系统,适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发:用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型,实现实时监控和预防性维护,减少停机时间。 • 安全监控应用:识别人类和其他对象,提升工业环境的安全性,避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究,促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训:可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据,帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖:包含8个关键类别,涵盖多种损坏类型和对象,确保模型能够处理各种实际工业场景,提升泛化能力。 • 精准的标注质量:采用YOLO格式,边界框标注准确,由专业标注人员完成,保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性:兼容主流深度学习框架(如YOLO、TensorFlow、PyTorch),可直接用于目标检测任务,并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值:专注于工业传送带系统的实际需求,帮助提升生产效率、降低维护成本,并增强工作场所安全,具有较高的实际应用价值。
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