java编写一个light类,包含两个成员变量,两个构造器方法,三个成员方法
时间: 2024-05-20 14:16:27 浏览: 18
public class Light {
private boolean isOn;
private String color;
public Light() {
this(false, "white");
}
public Light(boolean isOn, String color) {
this.isOn = isOn;
this.color = color;
}
public void turnOn() {
this.isOn = true;
}
public void turnOff() {
this.isOn = false;
}
public void setColor(String color) {
this.color = color;
}
public boolean isOn() {
return isOn;
}
public String getColor() {
return color;
}
}
相关问题
能换一个方法吗?引入不了这两个包
如果你无法引入 `WindowInsetsController` 和 `WindowInsetsController.Appearance` 这两个包,你可以尝试使用以下方法来解决全面屏设备回到主页后停留在Activity的问题:
1. 监听窗口聚焦变化:在你的Activity中,重写 `onWindowFocusChanged()` 方法,并在方法中检查窗口是否获得焦点。当窗口获得焦点时,执行相应的操作。
```java
@Override
public void onWindowFocusChanged(boolean hasFocus) {
super.onWindowFocusChanged(hasFocus);
if (hasFocus) {
// 当窗口获得焦点时执行操作
if (isInFullscreenMode()) {
// 如果是全屏模式,执行返回主页的操作
Intent homeIntent = new Intent(Intent.ACTION_MAIN);
homeIntent.addCategory(Intent.CATEGORY_HOME);
homeIntent.setFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK);
startActivity(homeIntent);
}
}
}
private boolean isInFullscreenMode() {
if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.R) {
WindowInsetsController insetsController = getWindow().getInsetsController();
if (insetsController != null) {
return insetsController.getSystemBarsAppearance() == APPEARANCE_LIGHT_STATUS_BARS;
}
}
return false;
}
```
这里使用了自定义的 `isInFullscreenMode()` 方法来检查是否处于全屏模式。如果是全屏模式,就执行返回主页的操作。
请注意,这种方法仅适用于全面屏设备,并且需要根据你的应用程序的具体需求进行适当的修改和测试。另外,确保你的应用程序已经设置了全屏的样式。
希望这个方法能够帮助到你解决问题!
你能编写一些一个lightgbm做多分类的例子给我吗
当然,我很高兴为您提供一个使用 LightGBM 做多分类的代码示例。这里是一个使用 scikit-learn 中的 iris 数据集的代码示例:
```
import lightgbm as lgb
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建 LightGBM 分类器
gbm = lgb.LGBMClassifier(boosting_type='gbdt', num_leaves=31, n_jobs=-1)
# 训练模型
gbm.fit(X_train, y_train)
# 预测并评估模型
y_pred = gbm.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
```
希望这个代码示例能帮助您了解如何使用 LightGBM 进行多分类。
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![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
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