java 重载

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;

public class MyTestDemo {
	public static String classify(Set s) {
		return "set";
	}

	public static String classify(List s) {
		return "list";
	}

	public static String classify(Collection s) {
		return "Unkonw Collection";
	}

	public static void main(String[] args) {
		Collection[] collections = { new HashSet(),
				new ArrayList(), new HashMap().values() };
		for (Collection c : collections) {
			System.out.println(classify(c));

		}
	}
}

这个应该不是你想要的结果

Unkonw Collection
Unkonw Collection
Unkonw Collection

然后试试

class Wine {
	String name() {
		return "wine";
	}
}

class SparkingWine extends Wine {
	String name() {
		return "sparking wine";
	}
}

class ChampagneWine extends Wine {
	String name() {
		return "champagne wine";
	}
}

public class MyTestDemo1 {
	public static void main(String[] args) {
		Wine[] wines = {new Wine(),new SparkingWine(),new ChampagneWine()};
		for(Wine wine : wines){
			System.out.println(wine.name());
		}
	}
}

结果是不一样的,所以重载不建议像第一种那样写,
改写成这样

public static String classify(Collection c) {
		return c instanceof Set ? "set" : c instanceof List ? "list"
				: "Unkonw Collections";
	}
一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 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:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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