黑马程序员_自定义异常

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自定义 FuShuException() 。

 


 

class FuShuException extends Exception//继承异常类

{}

整体代码如下:

 

 

class FuShuException extends Exception
{
 
}
class Demo
{
 int div(int a,int b) throws FuShuException
 {
  if(b<0)
   throw new FuShuException();
  return a/b;
 }
}
class ExceptionTest
{
 public static void main(String[] args)
 {
  try
  {
   Demo d = new Demo();
   int sum = d.div(5,-1);
   System.out.println("sum="+sum);
  }
  catch (FuShuException e)
  {
   System.out.println(e.toString());
   System.out.println("除数为负");
  }
  
 }
}


当输入数据非法时,运行结果如下:

 
黑马程序员_自定义异常 - freedomheaven - freedomheaven的博客
 
运行结果里没有异常信息,考虑再继续完善自定义异常。
自定义异常FuShuException()

 

 

class FuShuException extends Exception
{
 private String msg;
 FuShuException(String msg)
 {
  this.msg = msg;
 }
 public String getMessage()//覆写getMessage()方法
 {
  return msg;
 }
}


Demo类中的异常抛出信息。

 

 

class Demo
{
 int div(int a,int b) throws FuShuException
 {
  if(b<0)
   throw new FuShuException("出现了除数是负数的情况");//传入信息
  return a/b;
 }
}


完善后运行结果如下:

 
黑马程序员_自定义异常 - freedomheaven - freedomheaven的博客
 
 

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详细请查看:http://edu.youkuaiyun.com/heima/

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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