黑马程序员——— RuntimeException知识点

本文探讨了在Java中如何处理`RuntimeException`。当在函数内部遇到此类异常时,无需在函数声明中显式声明,编译也能成功。通过自定义`FushuException`扩展`RuntimeException`,并在`div`方法中抛出,当除数为负数时,会触发自定义异常。在`main`方法中调用`div`方法并捕获异常,展示了异常处理的实践。

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RuntimeException如果在函数内抛出该异常,函数上可以不用声明,编译一样通过。

如果在函数上声明了该异常,调用者可以不用进行处理,编译一样通过。

为什么会这样呢:
之所以不用在函数声明,是因为不需要让调用者进行处理。
当该异常发生时,希望程序停止。因为在运行时,出现了无法继续运算的情况,希望停止程序后,
对代码进行修正。

自定义异常时,如果该异常的发生,无法再继续进行运算,
就让自定义异常继承RuntimeException.

对于异常分两种:
1,在编译时被检测的异常。
函数内容抛,函数上抛,调用者要么抛 要么捕获。
2,编译时不被检测到的异常(运行时异常。RuntimeException以及其子类)

函数内容抛就可以了

  1. class FushuException extends RuntimeException
  2. {
  3. FushuException(String msg)
  4. {
  5. super(msg);
  6. }

  7. }
  8. class Demo
  9. {
  10. int div(int a,int,b)
  11. if(b<0)
  12. throw new FushuException("出现了除数为负数了");
  13. }
  14. class ExceptionDemo4
  15. {
  16. public static void main(String[] args)
  17. {
  18. Demo d = new Demo();
  19. int x=div(4,-1);
  20. System.out.println("x="+x);
  21. System.out.println("over");
  22. }
  23. }


数据集介绍:多类别动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:多类别动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:6,860张图片 - 验证集:1,960张图片 - 测试集:980张图片 总计:9,800张含动态场景的动物图像 分类类别: Alpaca(羊驼)、Camel(骆驼)、Fox(狐狸)、Lion(狮子)、Mouse(鼠类)、Ostrich(鸵鸟)、Pig(猪)、Rabbit(兔子)、Rhinoceros(犀牛)、Shark(鲨鱼)、Sheep(绵羊)、Snake(蛇)、Whale(鲸鱼) 标注格式: YOLO格式标注,包含目标检测所需的归一化坐标及类别索引,适用于YOLOv5/v7/v8等系列模型训练。 数据特性: 覆盖航拍、地面视角等多种拍摄角度,包含动态行为捕捉及群体/单体目标场景。 二、适用场景 野生动物监测系统: 支持构建无人机/红外相机AI识别系统,用于自然保护区动物种群追踪与生态研究。 智慧农业管理: 适用于畜牧养殖场动物行为分析、数量统计及健康监测等自动化管理场景。 生物多样性研究: 为陆地/海洋生物分布研究提供标注数据支撑,助力濒危物种保护项目。 教育科研应用: 可作为计算机视觉课程实践素材,支持目标检测、迁移学习等AI教学实验。 三、数据集优势 跨物种覆盖全面: 包含13类陆生/水生动物,涵盖家畜、野生动物及濒危物种,支持复杂场景下的模型泛化训练。 动态场景丰富: 捕捉动物运动、群体互动等真实行为模式,提升模型对非静态目标的检测鲁棒性。 标注体系规范: 严格遵循YOLO标注标准,提供精确的边界框定位,支持即插即用的模型训练流程。 多场景适配性: 数据来源涵盖航拍影像、地面监控等多维度视角,适用于农业、生态保护、科研等跨领域应用。 类别平衡优化: 通过分层抽样保证各类别数据分布合理性,避免长尾效应影响模型性能。
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