枚举类型

博客介绍了枚举enum,它是一种特殊的类,可方便定义常量。同时提到借助增强型for循环,能便捷地遍历枚举中的常量,属于信息技术领域的编程知识。

枚举enum是一种特殊的类(还是类),使用枚举可以很方便的定义常量。

package com.ly.enumtype;

public enum Season {
    //因为是常量,所以一般都是全大写
    SPRING,SUMMARY,AUTUMN,WINTER
}

package com.ly.enumtype;

public class HelloWorld {

    public static void main(String[] args) {
        //注,枚举类型无法实例化
        Season season= Season.SUMMARY;
        switch (season){
            case SPRING:
                System.out.println("是春天啊");
                break;
            case SUMMARY:
                System.out.println("夏天");
               break;
            case AUTUMN:
                System.out.println("秋天");
                break;
            case WINTER:
                System.out.println("冬天");
                default:

        }

    }
}

借助增强型for循环,可以很方便的遍历一个枚举都有哪些常量

package com.ly.enumtype.bianlimeiju;

import com.ly.enumtype.Season;

public class HelloWorld {
    //借助增强型for循环,可以很方便的遍历一个枚举都有哪些常量
    public static void main(String[] args) {
        for (Season s:Season.values()){
            System.out.println("我是"+s);
        }
    }
}

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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