java的简单封装问题 --在线等

druide 2006-04-04 11:16:23
文件名:Testperson.java
class Person
{
private int age;
public void setAge(int i){
if(i<0||i>130)
return;
age=i;
}
public int getAge(){
return age;
}
}
public class Testperson{

public static void main(String args[]) {
Person p1=new Person();
p1.setAge(3);
System.out.println(p1.getAge());
}
}
运行:javac Testperson.java 通过
java Testperson 报错
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: Testperson
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netspies 2006-04-05
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大家看看这个,看是不是真的,如果觉得是真的,就传:
http://life.fzylw.com/info/info.php?id=1186
druide 2006-04-04
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现在改了以后,还是不行啊
classpath=.;c:\jdk1.5.0_06\lib\dt.jar;c:\jdk1.5.0_06\lib\tools.jar
捏造的信仰 2006-04-04
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明显就是classpath错了,应该把当前路径(".")加上去。
zhangql 2006-04-04
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这样写:
CLASSPATH=.;c:\jdk1.5.0_06\lib\tools.jar

kinsey0514 2006-04-04
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装个JCREATOR吧,很好用的
jobs002 2006-04-04
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等等高手吧................
druide 2006-04-04
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呵呵,肯定有分啊
只是这次分值少了点
jobs002 2006-04-04
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上面的几个都说对了............,反正说了也没有分...............
druide 2006-04-04
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gaoxiangyu123(忧郁的风),能具体说说吗?
gaoxiangyu123 2006-04-04
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我想是你的java包的层次有问题
druide 2006-04-04
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CLASSPATH=c:\jdk1.5.0_06\lib\tools.jar
path=%PATH%;c:\jdk1.5.0_06\bin;c:\jdk1.5.0_06\lib;
没有错把
我把testperson.java放到e盘根目录下
编译运行时出的错
druide 2006-04-04
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我的classpath和path配置没有问题,究竟为何?
netsummer123 2006-04-04
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我想也是classpath的问题
ddccqq123 2006-04-04
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看看是不是CLASSPATH配置有问题????
Camelh 2006-04-04
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楼主的程序没有错,你再试试
druide 2006-04-04
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应该说修改后能执行。
我修改好了!

谢谢呵呵!下次我多那点分数出来了
druide 2006-04-04
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rwx_tech(寇仲) ,foxty(狐狸糊涂)的我试了。确实没有问题
谢谢!
foxty 2006-04-04
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可以先试一下 java -cp . Testperson 如果能够执行,说明你的classpath中未指明当前路径。
加上去就可以了。
jobs002 2006-04-04
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装个JCREATOR吧,很好用的
rwx_tech 2006-04-04
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就是这个问题,把.加到当前路径中,如果你的classpath是在环境变量中设定,重新开一个命令窗口再运行就可以了。
或者直接这样运行:java -classpath . Testperson
文末附数据集可视化效果图。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[护栏(bollard)] · 训练集:2239 张 · 验证集:640 张 · 测试集:320 张 · 总计:3199 张 城市街道护栏目标检测数据集... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 94 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.7341** mAP50-95 | 0.3921 Precision | 0.7873 Recall | 0.6713 train/box_loss | 1.5260 train/cls_loss | 0.8206 val/box_loss | 1.7977 val/cls_loss | 1.1156 【训练过程分析】 94 轮训练后 mAP50 为 0.7341,模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常,后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.3921,和 mAP50 差距 0.34,定位精度是主要短板。 【模型性能评估】 Precision 0.7873、Recall 0.6713,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果一般,大部分目标能被检出,但存在部分漏检或框边缘贴合度不足的情况。 【改进建议】 1. 增强难例挖掘:在大规模数据中筛选误检、漏检样本做针对性增强。 2. 提升输入分辨率:640 对定位精度支撑不足,尝试 800 或 1024 改善 mAP50-95。 3. 调优 NMS 和置信度阈值:当前精召偏低,适当调整过滤阈值平衡输出质量。 【预测效果展示】

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