109day(Java抽象与接口,复合命题的构成和性质)

本文介绍了Java中的抽象类和抽象函数的概念及其使用方法,并探讨了接口的设计理念与编程实践。此外,还讨论了复合命题的构成及性质。

《2018年1月28日》【连续109天】

标题:Java抽象与接口,复合命题的构成和性质;

内容:

A.抽象函数和抽象类:
抽象函数:表达出概念而无法实现具体代码的函数(无body);

抽象类:表达概念而无法构造实体的类;

带有abstract修饰,带有抽象函数的类一定是抽象类;

抽象类无法定义对象,但可以定义变量(任何继承了抽象类的非抽象类对象都可以付给这个变量,意思是通过这个变量来管理子类的对象);

继承抽象类的非抽象类函数必须实现所有继承的抽象函数(override),否则就是抽象类;

 

计算机术语体系当中有两种抽象:
1.与具体相对:一种概念,而非实体;

2.与细节相对:指在一定程度上忽略细节而考虑大局;

 

B.接口:

一些设计理念:

数据与表现分离:程序的业务逻辑和表现无关;

责任驱动设计:将程序要实现的功能分配到合适的类或对象上去;

网格化:将图形界面网格化;

 

接口:

接口是纯抽象类:
所有的成员函数都是抽象函数,成员变量都是public static final;

public interface  接口名;

接口用implements;实现

类可以实现很多接口,接口可以继承接口,但不能继承类;

接口不能实现接口;

 

面对接口的编程方式:

设计程序先设计接口在实现类;

任何在函数间传入传出的都是接口;

 

C.复合命题的构成和性质:
复合命题:包含其它命题作为组成成分的命题;

支命题:组成复合命题的成分命题,命题变元;

联结词:把各个支命题连接起来的成分,又称真值连接词;

特点:

1.最小分析单位是命题;

2.判断事物情况之间的各种关系;

3.真值由支命题的真值和联结词的含义共同决定;

 

明日计划:学习;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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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