林锐博士C/C++编程规范详解

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《林锐博士 C/C++编程规范中文版》是一本由我国编程规范领域的专家林锐博士编写的高质量编程指南,旨在提供给C++/C语言开发者一套严谨且实用的编码标准和最佳实践。该书于2001年7月24日发布,涵盖了从文件结构、程序版式到内存管理等多个核心编程话题。 1. **文件结构**:书中强调了版权和版本声明的重要性,以及头文件的组织结构,包括定义文件的结构和头文件的作用。同时,作者还推荐了一种清晰的目录结构,以便于代码管理和查找。 2. **程序版式**:涉及空行、代码行长度、空格使用、对齐、长行拆分等细节,目的是提高代码可读性和一致性。此外,还有对注释的规范,以及类的版式规则。 3. **命名规则**:给出了共性规则,以及针对Windows和UNIX环境下的简单应用程序命名指导,这有助于提升代码的可维护性和可理解性。 4. **表达式和基本语句**:详细讨论了运算符优先级、复合表达式、IF语句、循环语句(如FOR和SWITCH)以及非推荐使用的GOTO语句。 5. **常量**:解释了常量的需求,比较了CONST和#DEFINE的区别,以及常量定义的规则,并提及了类中常量的使用。 6. **函数设计**:涵盖了参数、返回值、内部实现的规则,还提供了使用断言进行错误检查的建议,以及引用和指针的使用区别。 7. **内存管理**:讲解了内存分配的不同方式,如何避免常见错误,比如指针和数组的关系,以及动态内存分配和释放的正确操作,如MALLOC/FREE和NEW/DELETE的使用,以及处理内存耗尽的情况。 8. **注意事项**:着重强调了避免“野指针”、理解指针参数传递内存的方式,以及MALLOC/FREE与NEW/DELETE的互补作用,确保程序员在实际项目中能有效地管理内存。 《林锐博士 C/C++编程规范中文版》是一部实用的编程宝典,它不仅传授了编码技巧,更提倡编写清晰、高效和可维护的代码,对于任何C++/C开发者来说都是一份宝贵的参考资料。通过遵循其中的规范,开发人员可以提升代码质量,减少潜在问题,并增进团队协作。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行