湖南生物機電職業技街學院 三、选择题 6.阅读下段代码: class Person{ public class Demo { Stringname=“小芳”; public static void main(Stringargs){ public Person(String name) { Personp-newPerson(“小凤”); name=“小兰”; System.out.print(p.name); } p.showO; public void show() { System.out.print(p.name); this.name=“小翠”; } } } I 运行结果是() A、小芳 小翠 B、小凤 小翠C、小兰小翠D、小凤 小芳 15824

该程序无法通过编译，因为在 `main` 方法中定义了一个构造方法。正确的代码应该是：

class Person {
    String name = "小芳";
    public Person(String name) {
        Person p = new Person("小凤");
        this.name = "小兰";
        System.out.print(p.name);
    }
    public void show() {
        System.out.print(this.name);
        this.name = "小翠";
    }
    public static void main(String[] args) {
        Person p = new Person("小芳");
        p.show();
        System.out.print(p.name);
    }
}

根据代码的执行逻辑，程序会输出“小凤小翠小兰”。

相关问题

解释一下这段代码：class FullyConnectedLayer(object):

这是一个定义全连接层的类，它用于神经网络中的前向传播。全连接层是指每个神经元都与上一层的所有神经元相连，每个连接都有一个权重。这个类中包含了输入、输出、权重和偏置等参数，以及前向传播的计算方法。在前向传播中，输入数据经过权重和偏置的线性变换后，再经过激活函数进行非线性变换，最终得到输出结果。这个类的实现可以参考以下代码：

class FullyConnectedLayer(object):
def __init__(self, input_size, output_size, activation_function):
self.input_size = input_size
self.output_size = output_size
self.activation_function = activation_function
self.weights = np.random.randn(input_size, output_size)
self.biases = np.zeros(output_size)

def forward(self, input_data):
linear_output = np.dot(input_data, self.weights) + self.biases
activated_output = self.activation_function(linear_output)
return activated_output

其中，np.random.randn(input_size, output_size)用于生成一个随机的权重矩阵，np.zeros(output_size)用于生成一个全零的偏置向量。forward方法用于进行前向传播计算，其中np.dot(input_data, self.weights) + self.biases表示线性变换，self.activation_function(linear_output)表示非线性变换。

yolov中Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95:分别是什么意思

这些指标是针对YOLOv模型的目标检测任务的评价指标，具体含义如下：

- Class：类别数目，指模型需要检测的物体种类数。
- Images：图片数目，指用于训练/测试/验证模型的图片数量。
- Labels：标签数目，指训练集中所有物体的标签数目。
- P：Precision（精确率），即模型预测出的正样本（即检测出的物体）中，实际为正样本的比例。
- R：Recall（召回率），即在所有正样本中，模型成功检测出的正样本所占的比例。
- mAP@.5：平均精度（Mean Average Precision），是一个综合评价指标，表示在IOU（Intersection over Union）阈值为0.5时的平均精度。
- mAP@.5:.95：平均精度（Mean Average Precision），是一个综合评价指标，表示在IOU阈值从0.5到0.95时的平均精度。