字符串翻转

运行结果在这里插入图片描述
代码如下
//思路将这一目的分为两步来完成1.先找到所有空格的序号我用的是if来判断这个字符串下标前一个为字母并且后一个不为字母则将其下标记录到数组内传到第二个交换方法内2.将变成字符的字符串按照每个单词来交换具体可以仔细理解一下代码,总之一定要画个草图来理解瞎想很难写如果是像我这个小白一样的小菜鸟,之前折腾了好久后来画个图就出来了。

第一次尝试(不知道stringBuffer有翻转的方法)

package com.java.text;
import java.util.Scanner;
public class Demo1 {
    static Scanner input=new Scanner(System.in);
    public static void main(String[] args) {
       String1 s1=new String1();
        System.out.println("请输入句子");
        s1.s=input.nextLine();
        s1.change(s1.place());
        s1.s2=new String(s1.word);
        System.out.println(s1.s2);
    }
}
class String1{
    static int j;
    String s;
    String s2;
    char[] word=new char[100];
    char team;
    static int count=0;
    int [] place=new int[20];
    int [] place(){
         s=s+' ';
        for(int i=0;i<s.length();i++){
            if(!Character.isLetter(s.charAt(i))&&Character.isLetter(s.charAt(i-1)) ){
                place[count]=i;
                count++;
            }
        }
        return place;
    }
    void change(int [] place){
        for(int i=0;i<s.length();i++){
            word[i]=s.charAt(i);
        }
        int a=0,b=0;//这是为了判断是否将a赋值为空格区减一指向是单词的最后一个字母
        for(int i=0;i<(count+1);i++,b++){
            for(;j<place[i];j++){//j每个单词的开始指向的是单词的第一个字母
                if(a==0||b!=0)
                a=place[i]-1;//每个单词翻转完后指向单词的最后一个字母
                team=word[j];
                word[j]=word[a];
                word[a]=team;
                a--;
                b=0;
                if(a<=j){
                    j=place[i]+1;//指向第一个字母
                   break;
                }
            }
        }
    }


}

第二次(利用工具StringBuffer的reverse()方法)

package com.java;

import java.util.Scanner;

public class Demo1 {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner input =  new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入一段内容");
        String a=input.nextLine();
        a=a+" ";//为了使字符一空格结尾便于分割
        String arr[]=a.split(" ");
        for(int i=0;i<=arr.length-1;i++) {
            StringBuffer s=new StringBuffer(arr[i]);
            System.out.print(s.reverse().toString()+" ");
        }
     }
}


 

总结:工具用的好下班下的早


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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