JAVA基础--db22_java反射机制&正则

本文介绍正则表达式的使用方法,包括匹配、切割、替换及获取等操作,并探讨了Java中的反射机制及其应用场景,如动态获取配置文件。

正则:

表示点     \\.

表示组    ()\\1   第一组

1:匹配


2:切割


3:替换


4:获取

类—正则对象Pattern       匹配器Matcher才是真正要用的



其中\\b是单词边界

网页爬虫:利用的正则

反射机制:


反射技术基本应用:tomcat动态获取web.xml配置文件,从而加载这个就是反射技术


Class大Class专门用来描述字节码的

获取Class对象的三种方式:


因为来自同一个字节码文件 ,所以相等。

想要用这种方法,必须要明确具体的类,并创造对象


第三种:


一定要写类全名才能解析。然后可以把这个字符串放到配置文件中,流自动读取

获取完对象之后开始获取对象中的内容:构造函数、字段、方法

一般获取方法:也是最常用的


指定构造器的获取:


--------------------


获取字段:


其中,对于私有字段,需要采取暴力访问。

得到字段值,需要指明对象,即是哪个对象的字段;然后还有设置字段值

------

调用方法:



method.invoke(obj,null);invoke是调用的意思,传入obj对象的名字,即调用哪一个对象的方法,null的位置是参数,是方法需要的参数,因为没有,所以写null

---------

以前是主动new去找class,现在是拿着class自己去new 这就是反射



这个程序只要写完一次,再也不用写了

 

 

 

植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
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