模板方法(转)

模板方法模式主要是对大方法体细化
一.UML示意图
[img][/img]
二.组成部分
1. 抽象构件
2. 具体构件
三.代码例子:我用一个简单的例子来说明—计算食物价格
1. 抽象构件
package com.eekq.template;
public abstract class AbstractFood {
/**模板方法*/
public float pay(){
//公共的业务代码
return price()*0.8f;
}
/**抽象方法,物品单价*/
abstract public float price();
}
2. 具体构件
package com.eekq.template;
public class Food extends AbstractFood {
private floatprice;
public Food(float price){
this.price = price;
}
public float price() {
returnprice;
}
}

3. 客户调用
package com.eekq.template;
public class Main {
/**
*@paramargs
*/
public static void main(String[] args) {
AbstractFood car = new Food(50);
System.out.println("价钱:"+car.pay()+"元");
}
}
四.运行结果
价钱:40.0元
总结:模板方法模式优点在于对一个大方法(这里用pay()表示)进行细化处理的,这样就使一个上百行代码的大方法更具可读性和维护性了.在Eclipse中重构快捷是:Alt+Shift+M 这样就可抽取出大方法体中的一部分来了.
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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