面试题

本文通过一个具体的Java代码示例,深入探讨了方法参数传递机制。特别关注在方法调用中,原始变量值如何不受方法内部操作的影响,即使在方法中修改了参数的值。此现象说明Java中基本类型参数传递的是值拷贝,而非引用。

1、public class Test{

     public static void main(Stirng[] args){

        int  a=10;

        int  b=10;

        method(a,b);//   需要在method方法被调用之后,仅打印a=100,b=200,请写出method方法的代码

        System.out.println("a="+a);

        System.out.println("b="+b);

}

//代码书写处

public static void method(int a,int b){

      System.out.println("a="+100);

      System.out.println("b="+200);

      System.exit(0);

}

}

转载于:https://my.oschina.net/u/2610056/blog/837432

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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