Oracle学习笔记:李兴华课堂精华

需积分: 9 4 下载量 198 浏览量 更新于2024-07-20 收藏 4.89MB PDF 举报
"这是一份来自2011年MLDN(魔乐科技)李兴华老师的Oracle课堂笔记,旨在帮助学员深入学习Oracle数据库系统。笔记中涵盖了从Oracle的安装配置到实际开发应用的各种知识点,同时提供了学习进度和掌握程度的标准,以及与就业相关的指导。" 在【标题】"2011MLDN李兴华Oracle课堂笔记"中,我们可以明确了解到这是一份关于Oracle数据库的教学资料,出自于魔乐科技的李兴华老师,日期为2011年,因此可能包含了当时最新的Oracle技术和教学方法。 【描述】中提到,这份笔记非常适合那些希望深入学习Oracle的人,它不仅包含课程内容,还可能有配套的学习资源和支持,如联系电话,暗示着这是一个全面的学习平台。 【标签】"Oracle"明确了笔记的主题,即Oracle数据库技术。 在【部分内容】中,笔记首先介绍了学习的组织结构,分为“上次课程的主要知识点”和“本次预计讲解的知识点”,强调了每个知识点的掌握程度,分为“重点”、“理解”和“了解”三个层次,这有助于学员有针对性地学习和复习。 课程内容涵盖了Oracle的安装配置,逐步深入到JavaSE、接口和抽象类、设计模式、JavaWEB开发,以及MVC设计模式的运用。每个阶段的学习目标明确,例如第一周学习Oracle和SQL基础,第二周进入JavaSE,随着时间推移,难度逐渐增加,最终达到能够进行项目开发的水平。 笔记还提到了就业标准,包括测试成绩、考勤、项目经验、毕业设计和日志,强调了全面发展的重要性,而不仅仅是技术技能。此外,课程内容会根据企业的实际需求进行适时更新,确保学员能够跟上行业的步伐。 这份笔记提供了一个系统性的Oracle学习路径,不仅教授技术知识,也关注学员的就业竞争力,是学习Oracle数据库的宝贵资料。
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