20、Java 方法与数组学习指南

Java 方法与数组学习指南

1. Java 方法调试与作用域

在 Java 编程中,方法的调试是一项重要技能。当在方法中设置断点后,程序运行到断点处会暂停。例如,当对 doIt() 方法设置断点,程序运行到该方法调用时会停止。此时,输出窗口可能已经显示了之前执行该方法时打印的结果,如 42

1.1 单步调试

单步调试有“Step Over”和“Step Into”两种方式。“Step Over”会执行当前行代码并跳到下一行;而“Step Into”则会进入当前高亮代码所在的方法内部。具体操作如下:
- 首先,将断点设置在 doIt() 方法的第一次调用处(如示例中的第 16 行)。
- 启动调试,程序会运行到断点处暂停。此时,输出窗口没有任何输出,因为还未调用 doIt() 方法。
- 若选择“Step Over”,会直接执行 doIt() 方法;若选择“Step Into”(可通过 F7 键或“Step Into”按钮操作),则会进入 doIt() 方法内部,从调用行(第 16 行)跳转到 doIt() 方法的起始行(第 22 行)。

需要注意的是,如果在 System.out.println() 行按下“Step Into”,调试器会进入 println() 方法内部。此时,你可以选择单步执行该方法代码,或者点击“Continue”结束程序运行。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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