返回结果集FootResult

本文介绍了一个Java类的设计,用于封装消息结果,包括事件类型、数据和描述信息。提供了多个构造函数和静态方法来创建不同状态的消息对象,如成功、错误和未登录状态。

1.1.0版本

public class FootResult {
    private String event;
    private Object data;
    private String describe;
    public FootResult(String event,Object data ,String describe){
        super();
        this.event = event;
        this.data = data;
        this.describe = describe;
    }
    public FootResult(String event,String describe){
        this.event = event;
        this.describe = describe;
    }
    public FootResult(){
        super();
    }
    public String getEvent(){
        return event;
    }
    public void setEvent(String event){
        this.event = event;
    }
    public Object getData(){
        return data;
    }
    public void setData(Object data){
        this.data = data;
    }
    public String getDescribe(){
        return describe;
    }
    public void setDescribe(String describe){
        this.describe = describe;
    }
    //请求成功
    public static FootResult SUCCESS(Object data){
        FootResult footResult = new FootResult();
        footResult.setEvent("SUCCESS");
        footResult.setData(data);
        footResult.setDescribe("请求成功");
        return footResult;
    }
    //请求成功
    public static FootResult SUCCESS(String text){
        FootResult footResult = new FootResult();
        footResult.setEvent("SUCCESS");
        footResult.setData(null);
        footResult.setDescribe(text);
        return  footResult;
    }
    //请求失败
    public static FootResult ERROR(Object object){
        FootResult footResult = new FootResult();
        footResult.setEvent("ERROR");
        footResult.setData(object);
        footResult.setDescribe("请求失败");
        return footResult;
    }
    //请求失败,账号密码错误
    public static FootResult ERROR(Object data ,String describe){
        return new FootResult("ERROR",data,describe);
    }
    //请求失败,用户未登录
    public static FootResult NOLOGIN(Object data,String describe){
        return new FootResult("NOLOGIN",data,describe);
    }
}

2.2.0版本

import java.util.ArrayList;

public class Message {

    private String event = MessageType.SUCCESS.name();
    private Object data = new ArrayList<>();
    private String describe = "";

    public Message(){

    }

    public Message(Object data) {
        this.setData(data);
    }

    public Message(String describe) {
        this.setEvent(MessageType.ERROR);
        this.setDescribe(describe);
    }

    public Message(Object data, String describe) {
        this.setData(data);
        this.setDescribe(describe);
    }

    public Message(MessageType event, String describe) {
        this.event = event.name();
        this.setDescribe(describe);
    }

    public Message(MessageType event, Object data) {
        this.event = event.name();
        this.setData(data);
    }

    public Message(MessageType event, Object data, String describe) {
        this.event = event.name();
        this.setData(data);
        this.setDescribe(describe);
    }

    public String getEvent() {
        return event;
    }

    public Message setEvent(MessageType event) {
        this.event = event.name();
        return this;
    }

    public Object getData() {
        return data;
    }

    public Message setData(Object data) {
        if(data != null){
            this.data = data;
        }
        return this;
    }

    public String getDescribe() {
        return describe;
    }

    public Message setDescribe(String describe) {
        if(describe != null){
            this.describe = describe;
        }
        return this;
    }
}
航拍图像多类别实例分割数据 一、基础信息 • 数据名称:航拍图像多类别实例分割数据 • 图片数量: 训练:1283张图片 验证:416张图片 总计:1699张航拍图片 • 训练:1283张图片 • 验证:416张图片 • 总计:1699张航拍图片 • 分类类别: 桥梁(Bridge) 田径场(GroundTrackField) 港口(Harbor) 直升机(Helicopter) 大型车辆(LargeVehicle) 环岛(Roundabout) 小型车辆(SmallVehicle) 足球场(Soccerballfield) 游泳池(Swimmingpool) 棒球场(baseballdiamond) 篮球场(basketballcourt) 飞机(plane) 船只(ship) 储罐(storagetank) 网球场(tennis_court) • 桥梁(Bridge) • 田径场(GroundTrackField) • 港口(Harbor) • 直升机(Helicopter) • 大型车辆(LargeVehicle) • 环岛(Roundabout) • 小型车辆(SmallVehicle) • 足球场(Soccerballfield) • 游泳池(Swimmingpool) • 棒球场(baseballdiamond) • 篮球场(basketballcourt) • 飞机(plane) • 船只(ship) • 储罐(storagetank) • 网球场(tennis_court) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:数据支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型,用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLO系列模型(YOLOv5/YOLOv8/YOLOv10)的车祸检测与事故报警系统的设计与实现,适用于毕业设计项目。文章从项目背景出发,阐述了传统人工监控的局限性和智能车祸检测的社会价值,随后对比分析了YOLO不同版本的特点,指导读者根据需求选择合适的模型。接着,系统明确了核心功能目标,包括车祸识别、实时报警、多场景适配和可视化界面开发。在技术实现部分,文章讲解了数据获取与标注方法、数据增强策略、模型训练与评估流程,并提供了完整的代码示例,涵盖环境搭建、训练指令、推理测试以及基于Tkinter的图形界面开发,实现了视频加载、实时检测与弹窗报警功能。最后,文章总结了项目的全流程实践意义,并展望了未来在智慧城市、车联网等方向的扩展潜力。; 适合人群:计算机相关专业本科毕业生,具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,正在进行毕业设计的学生;; 使用场景及目标:①完成一个具有实际社会价值的毕设项目,展示从数据处理到模型部署的全流程能力;②掌握YOLO目标检测模型的应用与优化技巧;③开发具备实时检测与报警功能的交通监控系统,用于答辩演示或科研展示; 阅读建议:建议按照“背景—数据—模型—界面—总结”的顺序逐步实践,结合提供的代码链接进行动手操作,在训练模型时注意调整参数以适应本地硬件条件,同时可在基础上拓展更多功能如短信报警、多摄像头接入等以提升项目创新性。
航拍建筑物道路植被分割数据 一、基础信息 • 数据名称:航拍建筑物道路植被分割数据 • 图片数量: 训练:3933张图片 验证:144张图片 测试:51张图片 总计:4128张航拍图片 • 训练:3933张图片 • 验证:144张图片 • 测试:51张图片 • 总计:4128张航拍图片 • 分类类别: 建筑物:常见的人造结构,如房屋和建筑群。 道路:交通路径,包括街道和公路。 植被:植物覆盖区域,如树木、草地和农作物。 • 建筑物:常见的人造结构,如房屋和建筑群。 • 道路:交通路径,包括街道和公路。 • 植被:植物覆盖区域,如树木、草地和农作物。 • 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像,来源于航空摄影,格式为常见图像文件(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:支持构建自动识别和分割建筑物、道路、植被的AI模型,应用于城市规划、土地监测和环境评估。 • 农业与环境监测:用于植被覆盖分析、道路网络规划,助力精准农业和生态保护。 • 学术研究与算法验证:为计算机视觉实例分割任务提供基准数据,推动遥感图像处理技术的创新。 • 教育与培训:作为地理信息系统和遥感课程的教学资源,帮助学生掌握地物分类与分割技能。 三、数据优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO多边形格式,精确描述对象轮廓;覆盖三种关键地物类别,样本多样,提升模型鲁棒性。 • 大规模数据:包含超过4000张航拍图片,训练丰富,有助于提高分割精度和泛化能力。 • 任务适配性强:兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),直接支持实例分割任务,并可扩展至其他视觉应用。 • 实际应用价值:专注于航拍视角,为自动驾驶、城市管理和环境监测等领域提供高质量数据支撑。
道路异常实例分割数据 一、基础信息 • 数据名称:道路异常实例分割数据 • 图片数量:训练14,161张,验证705张,测试473张,总计15,339张图片 • 分类类别:'0', 'Manhole', 'Open-Manholes', 'Pothole', 'Speed Bump', 'Unmarked Bump', 'object', 'pothole' • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,标注包含多边形坐标点 二、适用场景 • 自动驾驶系统开发:用于检测道路上的异常物体,如井盖、坑洞和减速带等,提升车辆环境感知能力,确保行驶安全。 • 道路维护与监测:支持市政部门自动识别道路损坏和异常,实现高效维护和风险预警。 • 交通安全研究:分析道路异常对交通流量的影响,助力开发智能预警系统和优化交通管理。 • 计算机视觉算法测试:作为实例分割任务的基准数据,用于模型训练、评估和学术研究。 三、数据优势 • 类别多样性:覆盖多种道路异常类型,包括井盖、坑洞和减速带等,增强模型在复杂场景下的泛化能力。 • 标注精度高:采用YOLO格式的多边形标注,精确捕捉物体轮廓,适用于实例分割任务的细粒度分析。 • 数据规模大:提供超过1.5万张标注图片,为深度学习模型提供充足的训练和验证样本。 • 实用性强:直接应用于自动驾驶、智能交通和基础设施监测领域,具有重要的工业和学术价值。
源码地址: https://pan.quark.cn/s/48f6a99cb8a3 “模仿探探通过左滑进行移除操作,右滑则代表点赞的Demo,高度仿制探探”这一标题揭示了这是一个专注于移动应用开发的项目,其具体内容是复制知名社交软件“探探”的部分功能。 这里的“仿探探”指的是开发者为了掌握相关知识或迅速搭建类似探探的应用而开发的一个示范性Demo。 核心特性在于用户界面中的卡片滑动机制,其中向左滑动象征移除,向右滑动则意味着点赞。 这种交互模式在当代社交应用中十分普遍,为用户带来了直观且便捷的操作体验。 :“模仿探探左滑移除,右滑点赞Demo,高度仿制探探”的描述与标题大体相符,再次突出了项目的核心特征,即复刻探探应用中的左右滑动交互。 在实际开发过程中,这种滑动交互会关联到手势识别、动态效果以及服务器端数据处理等多个技术环节。 构建这样的Demo能够帮助开发者掌握在Android系统上如何构建此类动态用户界面,同时也能为他们提供一个快速开发相似功能的基础。 :“高度仿制探探”“高度仿制探探”的标识进一步强调了项目的目标是力求与原版探探应用的体验保持高度一致。 这表明它不仅实现了基础的滑动机制,或许还融入了探探的一些独特设计元素,如卡片的外观、切换动画、用户响应机制等。 开发者可能在开发期间参考了探探的界面与用户体验设计,并努力维持其视觉表现和交互流程的统一性。 【压缩包子文件的文件名称列表
内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLOv8的血细胞智能检测系统全流程开发指南,涵盖从环境搭建、数据准备、模型训练与验证到UI交互系统开发的完整实践过程。项目利用YOLOv8高精度、高速度的优势,实现对白细胞、红细胞和血小板的自动识别与分类,准确率超过93%,单张图像检测仅需0.3秒。通过公开或自建血细胞数据,结合LabelImg标注工具和Streamlit开发可视化界面,构建了具备图像上传、实时检测、结果统计与异常提示功能的智能系统,并提供了论文撰写与成果展示建议,强化其在医疗场景中的应用价值。; 适合人群:具备一定Python编程与深度学习基础,从事计算机视觉、医疗AI相关研究或项目开发的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合需要完成毕业设计或医疗智能化项目实践的开发者。; 使用场景及目标:①应用于医院或检验机构辅助医生进行血涂片快速筛查,提升检测效率与一致性;②作为深度学习在医疗影像领域落地的教学案例,掌握YOLOv8在实际项目中的训练、优化与部署流程;③用于学术论文写作与项目成果展示,理解技术与临床需求的结合方式。; 阅读建议:建议按照“数据→模型→系统→应用”顺序逐步实践,重点理解数据标注规范、模型参数设置与UI成逻辑,同时结合临床需求不断优化系统功能,如增加报告导出、多类别细粒度分类等扩展模块。
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