给我一个增强for循环的实例
时间: 2023-06-05 14:06:35 浏览: 46
当然可以!下面是一个使用增强for循环遍历数组的例子:
```java
int[] numbers = {1, 2, 3, 4, 5};
for (int num : numbers) {
System.out.println(num);
}
```
输出结果如下:
```
1
2
3
4
5
```
相关问题
两个list循环装换对象
在进行两个List之间的对象转换时,可以使用实体转换类来实现。首先,你需要创建一个转换类,例如UserTransform。在这个类中,你可以定义各种转换方法来满足你的需求。比如,你可以在UserTransform类中定义一个方法booleanToString,用于将boolean类型的值转换为字符串类型的值。另外,你还可以定义一个方法strToBoolean,用于将字符串类型的值转换为boolean类型的值。\[3\]
接下来,在进行List转换时,你需要遍历源List中的每个对象,并使用转换类中定义的方法进行转换。然后,将转换后的对象添加到目标List中。这样,你就完成了两个List之间的对象转换。\[2\]
请注意,在进行List转换时,你需要确保属性名对应。如果属性名不对应,你可以在实体转换方法中使用@Mappings注解进行属性名映射配置,以确保转换的准确性。\[2\]
以下是一个示例代码,演示了如何进行两个List之间的对象转换:
```java
public class UserTransform {
public String booleanToString(boolean value){
if(value){
return "男";
}
return "女";
}
public boolean strToBoolean(String str){
if ("男".equals(str)) {
return true;
}
return false;
}
}
public class Main {
public static void main(String\[\] args) {
List<User> userList = Arrays.asList(
new User("张三", true),
new User("李四", false)
);
List<Student> studentList = new ArrayList<>();
UserTransform userTransform = new UserTransform();
for(User user : userList){
Student student = new Student();
student.setName(user.getName());
student.setGender(userTransform.booleanToString(user.isMale()));
studentList.add(student);
}
// 输出转换后的studentList
for(Student student : studentList){
System.out.println(student.getName() + " - " + student.getGender());
}
}
}
```
在上面的示例代码中,我们首先创建了一个UserTransform类,其中定义了booleanToString和strToBoolean两个转换方法。然后,我们创建了一个User列表userList,并初始化了一些User对象。接下来,我们创建了一个空的Student列表studentList,并实例化了UserTransform类。
然后,我们使用for循环遍历userList中的每个User对象,并使用UserTransform类中的booleanToString方法将boolean类型的gender属性转换为字符串类型。然后,我们将转换后的对象添加到studentList中。
最后,我们使用for循环遍历studentList,并输出每个Student对象的name和gender属性,以验证转换的准确性。
希望这个示例能帮助你理解如何进行两个List之间的对象转换。如果你有任何其他问题,请随时提问。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用Stream对List、Set和Map的增强操作](https://blog.csdn.net/qq_41469636/article/details/107629289)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [mapstruct 实体转换及List转换](https://blog.csdn.net/sebeefe/article/details/126434948)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
写一个带有注意力机制的unet网络的py文件,包含:2个类,2个函数,使用nn.module 和 nn.Sequential 和for 循环
下面是一个带有注意力机制的U-Net网络的Python文件示例,包含两个类和两个函数,使用`nn.Module`和`nn.Sequential`以及for循环:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class DoubleConv(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(DoubleConv, self).__init__()
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(out_channels),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(out_channels),
nn.ReLU(inplace=True)
)
def forward(self, x):
return self.conv(x)
class AttentionBlock(nn.Module):
def __init__(self, F_g, F_l, F_int):
super(AttentionBlock, self).__init__()
self.W_g = nn.Sequential(
nn.Conv2d(F_g, F_int, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=True),
nn.BatchNorm2d(F_int)
)
self.W_x = nn.Sequential(
nn.Conv2d(F_l, F_int, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=True),
nn.BatchNorm2d(F_int)
)
self.psi = nn.Sequential(
nn.Conv2d(F_int, 1, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=True),
nn.BatchNorm2d(1),
nn.Sigmoid()
)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
def forward(self, g, x):
g1 = self.W_g(g)
x1 = self.W_x(x)
psi = self.relu(g1 + x1)
psi = self.psi(psi)
out = x * psi
return out
class UNet(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(UNet, self).__init__()
self.down1 = DoubleConv(in_channels, 64)
self.down2 = DoubleConv(64, 128)
self.up1 = nn.ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=2, stride=2)
self.up2 = nn.ConvTranspose2d(64, out_channels, kernel_size=2, stride=2)
self.attention1 = AttentionBlock(64, 128, 64)
self.attention2 = AttentionBlock(in_channels, 64, 32)
self.out_conv = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=1)
def forward(self, x):
x1 = self.down1(x)
x2 = self.down2(x1)
x = self.up1(x2)
x = self.attention1(x, x2)
x = self.up2(x + x1)
x = self.attention2(x, x)
x = self.out_conv(x)
return x
# 测试代码
if __name__ == "__main__":
# 创建一个输入张量
input_tensor = torch.randn((1, 3, 256, 256))
# 创建UNet模型实例
model = UNet(in_channels=3, out_channels=3)
# 将输入张量传递给模型进行前向传播
output_tensor = model(input_tensor)
# 打印输出张量的形状
print("Output tensor shape:", output_tensor.shape)
```
在这个示例中,有两个类:`DoubleConv`和`AttentionBlock`,它们都是基于`nn.Module`的自定义模块。`DoubleConv`定义了一个双重卷积层,`AttentionBlock`实现了注意力机制。注意力机制用于增强网络对重要特征的关注。
`UNet`类是基于U-Net架构的模型,它由两个下采样路径(编码器)和两个上采样路径(解码器)组成。在编码器和解码器之间,使用了两个注意力块来引入注意力机制。这些模块和方法通过for循环实现了层次之间的连接。
请注意,这只是一个示例,你可以根据自己的需求修改和扩展这些类和方法。