第十三周项目1--动物这样叫(3)

本文通过C++代码展示了如何使用抽象基类和继承来实现不同动物的声音特性。具体实现了鼠、猫、狗和长颈鹿等动物,并根据不同属性展示它们各自的叫声。
/*
*Copyright (c) 2014, 烟台大学计算机学院
*All rights reserved.
*文件名称:test.cpp
*作者:于凯
*完成日期:2015年6月3日
*版本号:v1.0
*/
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
class Animal
{
public:
    Animal(string nam):name(nam){}
    virtual void cry()=0;
protected:
    string name;
};
class Mouse:public Animal
{
public:
    Mouse(string nam,char s):Animal(nam),sex(s){}
    virtual void cry()
    {
        cout<<"我叫"<<name<<",是一只"<<((sex=='m')?"男":"女")<<"老鼠,我的叫声是:吱吱吱!\n";
    }
private:
    char sex;
};
class Cat:public Animal
{
public:
    Cat(string nam):Animal(nam){}
    virtual void cry()
    {
        cout<<"我叫"<<name<<",是一只猫,我的叫声是:喵喵喵!\n";
    }
};
class Dog:public Animal
{
public:
    Dog(string nam):Animal(nam){}
    virtual void cry()
    {
        cout<<"我叫"<<name<<",是一只狗,我的叫声是:汪汪汪!\n";
    }
};
class Giraffe:public Animal
{
public:
    Giraffe(string nam,char s):Animal(nam),sex(s){}
    virtual void cry()
    {
        cout<<"我叫"<<name<<",是"<<((sex=='m')?"男":"女")<<"男长颈鹿,我的脖子太长,发不出声音来!\n";
    }
private:
    char sex;
};
int main( )
{
    Animal *p;
    Mouse m1("Jerry",'m');
    p=&m1;
    p->cry();
    Mouse m2("Jemmy",'f');
    p=&m2;
    p->cry();
    Cat c1("Tom");
    p=&c1;
    p->cry();
    Dog d1("Droopy");
    p=&d1;
    p->cry();
    Giraffe g1("Gill",'m');
    p=&g1;
    p->cry();
    return 0;
}


运行结果:

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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