Flower类设计 创建一个花类:Flower类: (1)string name、String color、 double price的私有成员 (2)包含有参构造方法和无参构造方法 (3)成员方法public void printInfo() 裁判测试程序样例中展示的是测试类的相关Java代码,其中缺失了部分代码,请补充完整,以保证测试程序正常运行。 裁判测试程序样例: import java.util.Scanner; /* 请在这里补充代码 */ public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(System.in); String name = in.next(); String color = in.next(); double price = in.nextDouble(); Flower flower1 = new Flower(name,color,price); Flower flower2 = new Flower(); flower1.printInfo(); flower2.printInfo(); in.close(); } }
时间: 2023-06-19 15:05:51 浏览: 97
补充完整的代码如下:
```java
public class Flower {
private String name;
private String color;
private double price;
public Flower() {
name = "";
color = "";
price = 0.0;
}
public Flower(String name, String color, double price) {
this.name = name;
this.color = color;
this.price = price;
}
public void printInfo() {
System.out.println("name: " + name);
System.out.println("color: " + color);
System.out.println("price: " + price);
}
}
```
相关问题
python设计一个flower类
好的,以下是一个简单的 Flower 类的 Python 代码示例:
```python
class Flower:
def __init__(self, name, color, petals):
self.name = name
self.color = color
self.petals = petals
def get_name(self):
return self.name
def get_color(self):
return self.color
def get_petals(self):
return self.petals
def set_name(self, name):
self.name = name
def set_color(self, color):
self.color = color
def set_petals(self, petals):
self.petals = petals
```
在这个示例中,我们定义了一个 Flower 类,包含三个属性:名称,颜色和花瓣数量。我们使用构造函数 `__init__` 来初始化这些属性,并且为每个属性定义了一个 getter 和 setter 方法,以便我们可以获取和更改属性的值。
例如,我们可以使用以下代码创建一个 Flower 对象:
```python
my_flower = Flower("Rose", "Red", 5)
```
我们可以使用 getter 方法来获取该对象的属性值:
```python
print(my_flower.get_name()) # 输出:Rose
print(my_flower.get_color()) # 输出:Red
print(my_flower.get_petals()) # 输出:5
```
我们也可以使用 setter 方法来更改对象的属性值:
```python
my_flower.set_name("Lily")
my_flower.set_color("White")
my_flower.set_petals(6)
print(my_flower.get_name()) # 输出:Lily
print(my_flower.get_color()) # 输出:White
print(my_flower.get_petals()) # 输出:6
```
希望这个示例对你有所帮助!
图像分类:AlexNet网络、五分类 flower 数据集、pytorch、.ipynb
你想要了解关于AlexNet网络在五分类的flower数据集上的图像分类任务的pytorch实现,对吧?我可以帮你解答这个问题。
首先,你需要准备好flower数据集,并将其划分为训练集和测试集。接下来,你可以使用PyTorch框架来实现AlexNet网络。
在PyTorch中,你可以使用torchvision库来加载和预处理图像数据集。你可以使用transforms模块来定义数据预处理的操作,例如随机裁剪、归一化等。然后,你可以使用ImageFolder类来加载数据集,并将其转换为可供AlexNet使用的格式。
在构建AlexNet网络方面,你可以使用torch.nn库中的相关模块来构建网络结构。AlexNet包含多个卷积层、池化层和全连接层。你可以使用nn.Sequential来定义网络的层次结构。
接下来,你需要定义损失函数和优化器。对于多分类任务,你可以使用交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)。对于优化器,你可以选择Adam或者SGD等常用的优化算法。
在训练过程中,你需要定义训练循环,并在每个epoch中进行前向传播、计算损失、反向传播和优化器更新等操作。
最后,你可以使用测试集对训练好的模型进行评估,并计算分类准确率等指标。
你可以将上述代码保存为一个.ipynb文件,并在Jupyter Notebook或者其他支持.ipynb文件的环境中运行。
希望这些信息对你有所帮助!如果你有任何进一步的问题,请随时提问。
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