打字母

import java.awt.*;
import java.awt.event.KeyEvent;
import java.awt.event.KeyListener;

import javax.swing.*;


public class Snow {


	public static void main(String[] args) {
	   JFrame w=new JFrame();
	   w.setSize(1024,768);
	   
	   MyPanel mp=new MyPanel();
	   w.add(mp);
	   
	   w.addKeyListener(mp);
	   mp.addKeyListener(mp);
	   
	   Thread t=new Thread(mp);  //切记一定要加mp,坑死了
	   t.start();
	   w.setVisible(true);
	   

	}

}
class MyPanel extends Panel implements Runnable,KeyListener{
	
	
	//int i=0;
	  int x[]=new int[10];
	  int y[]=new int[10]; 
	  char c[]=new char[10];
	
	  int score=1000;
	  
	 @Override
	public void keyPressed(KeyEvent arg0) {
		 char KeyC=arg0.getKeyChar();
		  int nowY=-1;
		  int nowIndex=-1;    //nowIndex也要赋值为-1
		for(int i=0;i<10;i++){
		  if(KeyC==c[i]){
	
			if(nowY<y[i]){
				nowY=y[i];
				nowIndex=i;							
				
			}
			
		  }
		} 
		  
			if(nowIndex!=-1){   //注意是 nowIndex不是nowY
				  y[nowIndex]=0;
				  x[nowIndex]=(int)(Math.random()*1024);
				  c[nowIndex]=(char)(Math.random()*26+97);
				  score+=10;
				}
			else{
				 score=score-100;
				}
		
				

		
	}

	@Override
	public void keyReleased(KeyEvent arg0) {
		// TODO Auto-generated method stub
		
	}

	@Override
	public void keyTyped(KeyEvent arg0) {
		// TODO Auto-generated method stub
		
	}


  public MyPanel(){
	 
	for( int i=0;i<10;i++){
		//
         x[i]=(int)(Math.random()*1024);
         y[i]=(int)(Math.random()*768);
         c[i]=(char)(Math.random()*26+97);
	}   
        
  }  
      
	public void paint(Graphics g){
		for(int i=0;i<10;i++){
		   g.drawString(new Character(c[i]).toString(),x[i],y[i]);
		   g.drawString("分数是:"+score,30,30);
		}
	}

	public void run() {
		while(true){
		 try{	
			 for(int i=0;i<10;i++){
		
				y[i]++;
			
			    if(y[i]>768){
				 y[i]=0; 
				 x[i]=(int)(Math.random()*768);
				 c[i]=new Character(c[i]);
				 score-=100;//记得补上这个不然一直没输入字母调到底下去还是不扣100分
			    }
			}
		  	
			Thread.sleep(30);
			   
		 }catch(Exception e){}
		  super.repaint();
		}
		// TODO Auto-generated method stub
		
	}
	
	
	
}

但是漏出去还是没有-100

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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