[第3天]程序的控制结构——循环例题03

本博客通过实例介绍了如何使用Java语言计算1到100之间的7的倍数个数。利用for循环和条件判断,展示了基本的编程逻辑和语法应用。

【整理来源】黑马毕老师的java基础视频

例题:

1~100之间 7的倍数的个数,并打印

/*
思路:
1.先对1~100的循环 (遍历),通过循环的形式
2.在遍历的过程总,定义条件,只对7的倍数进行操作。
3.因为7的倍数不确定,只要符合条件,就通过一个变量来记录住这个变化的次数 
步骤:
1.定义循环语句,选择for语句。
2,在循环中定义判断,只要是7的倍数即可,使用if语句,条件:7的倍数,x%7=0
3.定义一个变量。该变量随着7的倍数的出现而自增 
*/
class ForTest3 
{
	public static void main(String[] args) 
	{
		int count = 0;
		for(int x=1;x<=100;x++)
		{
			if (x%7==0)
			{
				//System.out.println("x="+x);
				count++;
			}
		}
		
		 System.out.println("count="+count);
	}
}

总结
计算器思想:通过一个变量记录住数据的状态变化,也需要通过循环完成。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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