021-Java-012

final变量:

final 变量能被显式地初始化并且只能初始化一次。被声明为 final 的对象的引用不能指向不同的对象。但是 final 对象里的数据可以被改变。也就是说 final 对象的引用不能改变,但是里面的值可以改变。

public class Test{
  final int value = 10;
  // 下面是声明常量的实例
  public static final int BOXWIDTH = 6;
  static final String TITLE = "Manager";
 
  public void changeValue(){
     value = 12; //将输出一个错误
  }
}



final方法:

类中的 final 方法可以被子类继承,但是不能被子类修改。

声明 final 方法的主要目的是防止该方法的内容被修改。

public class Test{
    public final void changeName(){
       // 方法体
    }
}

final类

final 类不能被继承,没有类能够继承 final 类的任何特性。

public final class Test {
   // 类体
}


抽象类

抽象类不能用来实例化对象,声明抽象类的唯一目的是为了将来对该类进行扩充。

一个类不能同时被 abstract 和 final 修饰。如果一个类包含抽象方法,那么该类一定要声明为抽象类,否则将出现编译错误。


abstract class A{
   private double price;
   private String model;
   private String year;
   public abstract void goFast(); //抽象方法
   public abstract void changeColor();
}
抽象方法

抽象方法是一种没有任何实现的方法,该方法的的具体实现由子类提供。

抽象方法不能被声明成 final 和 static。

任何继承抽象类的子类必须实现父类的所有抽象方法,除非该子类也是抽象类。

如果一个类包含若干个抽象方法,那么该类必须声明为抽象类。抽象类可以不包含抽象方法。

抽象方法的声明以分号结尾,例如:public abstract sample();

public abstract class SuperClass{
    abstract void m(); //抽象方法
}
 
class SubClass extends SuperClass{
     //实现抽象方法
      void m(){
          .........
      }
}



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。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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