Java核心技术读书笔记(0)——汇总篇

本文分享了作者在阅读《Java核心技术》过程中发现的一些鲜为人知的Java语法,旨在帮助读者深入了解Java编程语言的细节,通过链接提供章节内容,包括基本程序设计结构、对象与类、继承等主题。

虽然用Java编程已经有几年了,但一直没好好看Java的各种语法细节,都是碰上问题就去网上搜,最近打算重新看一下Java核心技术(Core Java)这本书,毕竟很久之前看过,有不少东西都忘记了,顺便做一下读书笔记,摘录一下自己在书中看到的比较“新鲜”的Java语法。我觉得应该有不少人和我一样平时只是用Java,但没想到或是忘记Java还有这样那样的用法,于是贴在自己的博客上给大家分享一下。
下面给出链接(将会不断更新):
第3章 Java基本的程序设计结构
第4章 对象与类
第5章 继承

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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