类与三角形2

/*
* 程序的版权和版本声明部分
* Copyright (c)2012, 烟台大学计算机学院学生
* All rightsreserved.
* 文件名称: object.cpp
* 作者:王飞
* 完成日期: 2013年3月 22日
* 版本号: v1.0
* 输入描述:无
* 问题描述:设计求三角形周长和面积的类。
* 程序输出:三角形的周长和面积
*/
#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
class Triangle
{public:
    void Setabc(double x, double y, double z);         //置三边的值,注意要能成三角形
    void Getabc(double*x, double*y, double*z);      //取三边的值
    double Perimeter(void);      //计算三角形的周长
    double Area(void);           //计算并返回三角形的面Triangle积
private:
    double a,b,c;                //三边为私有成员数据
};
int main(void)
{   Triangle  Tri1;             //定义三角形类的一个实例(对象)
    Tri1.Setabc(4,5,6);         //为三边置初值
    double x,y,z;
    Tri1.Getabc (&x,&y,&z);   //将三边的值为x,y,z赋值
    cout<<"三条边为:"<<x<<'\t'<<y<<'\t'<<z<<endl;
    cout<<"三角形的周长为:"<< Tri1.Perimeter()<<'\t'<<"面积为:"<< Tri1.Area()<<endl;
    return 0;
}
//下面定义Triangle类中的各个成员函数

void Triangle::Setabc(double x, double y, double z)

{
    a=x;b=y;c=z;
}

void Triangle::Getabc(double *x, double *y, double *z)
{
    *x=a;*y=b;*z=c;
}

 double Triangle::Perimeter(void)
{
    return a+b+c;
}

 double Triangle::Area(void)
{
    double p=0,v,n,m;
    p=(a+b+c)/2;
    if(p>a){v=p-a;}
    else{v=a-p;}
    if(p>b){n=p-b;}
    else{n=b-p;}
    if(p>c){m=p-c;}
    else{m=c-p;}
    return double(sqrt(p*v*n*m));
}





 

输出结果:

心得体会:

更好的练习实践,具有更熟练技术!

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或分图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一别特征提取。; 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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