java5.0以后才有的枚举类型2

本文详细介绍了Java中枚举类型的定义及使用方式。通过具体示例展示了如何利用enum关键字定义枚举类型,并解释了枚举成员作为实例的概念及其属性。此外,文章还演示了枚举类型中的values()方法及ordinal()方法的应用。
可以通过enum关键字来定义枚举类型时,例如下形式:

public enum YouEnumName{
enumValue1 ,enumValue12,enumValue3 //结尾没有分号
}

通过java5.0以后才有的枚举类型1的例子你可能还不能理解枚举类型,其实你定义出来的枚举类型继承自 [b]java.lang.Enum 类型[/b],
而每一个枚举成员其实就是你定义的枚举类型的一个[b]实例[/b](Instance) , 他们都被预设为[b]final[/b], 因此已无法改变它们 ,它们也是[b]static[/b] 成员,所以可以通过类型名称直接使用它们,当然最重要的是, 她们都是公开的([b]public[/b]), 包内保外访问都没有问题;
现在我们看另外一个类,将能加深理解上边的这段话。

package lyx.com.cn.myenum;
/**
* @author 李亚希 天豪工作室 2009-9-6
*/
public class OutGameResultEnum {

public OutGameResultEnum() {

}

public static void outEnum() {
/*
* 枚举的values()方法将返回所定义枚举类型类的数组, 将包括该枚举的所有枚举成员
* 既然每一个枚举成员可以理解为你定义的枚举类型的一个实例 ,那么可将 GameResult[] grs
* 理解为一个对象数组 ,result.ordinal()返回的值就可以理解为是数组的下标。
*/
GameResult[] grs = GameResult.values();
for (GameResult result : grs) {
System.out.printf("%d :%s %n", result.ordinal(), result);
}
}

public static void main(String[] args) {
outEnum()
}
}

程序运行的结果为:
0 :win
1 :lose
2 :tie
3 :cancel
数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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