Java的流程控制语句

本文详细介绍了流程控制语句的重要组成部分——If...else语句,包括其三种基本形式及其在代码中的作用。通过实例展示了如何根据布尔表达式的值来决定执行的代码路径。此外,还讲解了if...else的嵌套用法以及switch语句的使用,强调了switch对数据类型的限制,并给出了实际应用的例子。这些内容对于理解和掌握控制代码流程至关重要。

流程控制语句就是控制代码的走向,相当于开关
If…else语句有三种状况:
布尔表达式就是表达式的值为布尔类型
1、if(布尔表达式){
如果布尔表达式为true将执行的语句
}
例如:
在这里插入图片描述

2、if(布尔表达式){
如果布尔表达式为true将执行的语句
}else{
如果布尔表达式为false将执行的语句
}
例如:在这里插入图片描述

3、if(布尔表达式1){
}else if(布尔表达式2){
}

else(){
}
例如:在这里插入图片描述

4、if…else的嵌套
if(布尔表达式1){
if(布尔表达式2){
}else{
}else{
}
}
例如:在这里插入图片描述

5、switch(表达式)
{
case 表达式值1:
语句块1:
break;

case 表达式N:
break;
default;
语句块;
}
支持 int/short/byte/char/string/enum(枚举类型) 不支持long
例如;
在这里插入图片描述

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与应用,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、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过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与实践者。; 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与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与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、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,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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