Groovy Lesson 1: 1+1=2

本文通过解析简单的Groovy代码1+1,介绍了Groovy语言中对象和运算符的工作原理。揭示了在Groovy中进行加法运算实际上是对Integer对象调用plus方法的过程。

What happends behind the scenes when you write Groovy code 1+1?

 

Honestly speaking, I'm a newbie of Groovy. And I want to share my learning expericens with you guys who want to study Groovy too. The followings will explain Groovy code 1+1.

 

We know that there always be object, and operators like "+" are method calls. So 

 

G        1                                           +             1                                       =                2

R

O        Integer                                                Integer

O        (boxing)                                           (boxing)                                            

V

Y

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

J        new Integer(1).intValue(). plus     new Integer(1).intValue()        =           new Integer(2)

A                                                                                                                            (unboxing)

V

A

 

From this short lesson, we can see that Groovy is more OO than Java.

^_^

 

ps:

It's simple but I hope it's userful for you.

Execution failed for task ':app:compileDebugJavaWithJavac'. > Could not resolve all files for configuration ':app:androidJdkImage'. > Failed to transform core-for-system-modules.jar to match attributes {artifactType=_internal_android_jdk_image, org.gradle.libraryelements=jar, org.gradle.usage=java-runtime}. > Execution failed for JdkImageTransform: D:\AndroidConfig\Config\Sdk\platforms\android-34\core-for-system-modules.jar. > Error while executing process D:\SoftWare\newAndroid\android2\jbr\bin\jlink.exe with arguments {--module-path C:\Users\admin\.gradle\caches\8.10.2\transforms\73cc26e84e2b1fe223bf013aae2cd695-c1374761-605d-4195-b80a-23817c72ce3f\transformed\output\temp\jmod --add-modules java.base --output C:\Users\admin\.gradle\caches\8.10.2\transforms\73cc26e84e2b1fe223bf013aae2cd695-c1374761-605d-4195-b80a-23817c72ce3f\transformed\output\jdkImage --disable-plugin system-modules} * Try: > Run with --stacktrace option to get the stack trace. > Run with --debug option to get more log output. > Run with --scan to get full insights. > Get more help at https://help.gradle.org. Deprecated Gradle features were used in this build, making it incompatible with Gradle 9.0. You can use '--warning-mode all' to show the individual deprecation warnings and determine if they come from your own scripts or plugins. For more on this, please refer to https://docs.gradle.org/8.10.2/userguide/command_line_interface.html#sec:command_line_warnings in the Gradle documentation. BUILD FAILED in 2s 30 actionable tasks: 5 executed, 25 up-to-date Watched directory hierarchies: [E:\project\lesson132]
08-09
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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