java第一站

又在这个时间写博客了,昨天讲了一些自己的心里话吧,那么今天就开始我学习JAVA的第一站啦

一、历史

       我觉的历史这方面不用我多说啦,从事这行的都知道啊,Sun被收购(就如同NOKIA啊,呜呜,一个时代的终结啊)

二、JDK安装

      JDK安装还是要看操作系统滴,我的系统是WIN8专业版32位,所以我只能装JDK7.0版本的,WIN8以下都可以装6.0版本的。在装完JDK完后会有一个文件夹,文件夹里面有许多子文件夹

Bin:主要存放可执行文件,我们常用的命令,如java,javac等,其实就是调用此目录下的java.exe 文件和javac.exe文件。

Demo:演示程序

Include:包含一些头文件信息  通过JNI来调用C++编写的程序。

Lib:存放jar文件。 Jar文件其实类似我们常见的rar,

Src.zip 存放JDK源代码

JDK安装完后我们就要开始配置环境变量了

WIN8以下的操作系统右击我的电脑->属性->高级->环境变量

WIN8的操作系统是:徽标键+x->系统->高级系统设置->环境变量

打开后,找到系统变量的PATH值并且将D:\XX\Java\jdk1.6.0_01(或者1.7)\bin copy到PATH最前面。

然后打开CMD,输入java -version查看环境变量是否搭建好

当然还有一种环境变量的配置方法大家可以找一下啦

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好啦,环境变量搭建好后我们就可以在自己的电脑上编写JAVA程序了

1、我们在D盘里建一个文件夹(随便叫什么名字)

2、然后在这个文件夹里新建一个记事本文档(叫HelloWorld.java)

3、然后打开输入代码

public class HelloWorld
{
     public static void main(String[] args)
{
          System.out.println("HelloWorld");
}
}

输入完后保存

4、然后再次打开CMD输入

d:

cd XX

javac HelloWorld.java

当输入完后会出现一个“.class”文件

然后再输入java HelloWorld

就可以出现HelloWorld了(恭喜你!正式进入JAVA了)

在写程序的时候要注意的是:

1、如果一个类定义为public ,那么类名必须和文件名一样,并且严格区分大小写。

2、但是我们在使用javac命令来编译源文件时,可以不区分大小写。

  Javachelloworld.java   或者 javac Helloworld.java 都是正确的。

  编译之后的字节码文件名会和源文件里面类的名称一致,有多少个类,就会有多少个字节码文件,只是后缀名修改为 class

3、一个java文件中,可以编写多个类,但是只能有一个public类。

4、public static void main 是有规律的,不能随便写。

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在学习JAVA的时候我们还要去学会查询API文档,并且用javadoc会导出自己的API文档

哈哈,这就是我java学习的第一站。还请各位大神,朋友原谅小弟我写的不太好,我会继续努力的,加油!!

动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:9,134张图片 - 验证集:1,529张图片 - 测试集:1,519张图片 总计:12,182张图片 分类类别: Bear(熊)、Cat(猫)、Cattle(牛)、Chicken(鸡)、Deer(鹿)、Dog(狗)、Elephant(大象)、Horse(马)、Monkey(猴子)、Sheep(绵羊) 标注格式: YOLO格式,包含归一化坐标的边界框和数字编码类别标签,支持目标检测模型开发。 数据特性: 涵盖俯拍视角、地面视角等多角度动物影像,适用于复杂环境下的动物识别需求。 二、适用场景 农业智能监测: 支持畜牧管理系统开发,自动识别牲畜种类并统计数量,提升养殖场管理效率。 野生动物保护: 应用于自然保护区监控系统,实时检测特定动物物种,辅助生态研究和盗猎预警。 智能养殖设备: 为自动饲喂系统、健康监测设备等提供视觉识别能力,实现精准个体识别。 教育研究工具: 适用于动物行为学研究和计算机视觉教学,提供标准化的多物种检测数据集。 遥感图像分析: 支持航拍图像中的动物种群分布分析,适用于生态调查和栖息地研究。 三、数据集优势 多物种覆盖: 包含10类常见经济动物和野生动物,覆盖陆生哺乳动物与家禽类别,满足跨场景需求。 高密度标注: 支持单图多目标检测,部分样本包含重叠目标标注,模拟真实场景下的复杂检测需求。 数据平衡性: 经分层抽样保证各类别均衡分布,避免模型训练时的类别偏差问题。 工业级适用性: 标注数据兼容YOLO系列模型框架,支持快速迁移学习和生产环境部署。 场景多样性: 包含白天/夜间、近距离/远距离、单体/群体等多种拍摄条件,增强模型鲁棒性。
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