Java认证模拟考试题解析

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0 下载量 146 浏览量 更新于2024-07-17 收藏 174KB DOC 举报
"Java认证模考试题及答案包含了一些关于Java编程语言的认证考试题目,主要涉及类成员访问控制、方法重载等概念。" 在Java编程中,类的成员变量(成员方法)的访问权限是非常关键的概念。题目1探讨了如何在静态方法中直接访问非静态成员变量。在原始代码中,`m` 是一个私有(`private`)成员变量,这意味着它只能在定义它的类内部被访问。选项A和B尝试将`m`的访问级别改为`protected`和`public`,这允许在同一个包或不同包的子类中访问,但依然无法在静态方法中直接访问,因为静态方法属于类而不是类的实例。选项C正确,将`m`改为`static`,使得`m`成为类级别的变量,可以在静态方法中直接访问。选项D仅改变`private`为`int`,并无实际意义,因为`int`已经是默认类型。 题目2涉及到方法的重载(Overloading),这是Java中多态性的一种表现。方法重载要求在同一类中定义多个同名但参数列表不同的方法。返回类型不作为区分重载方法的标准,只有当方法名相同且参数列表(参数类型、数量或顺序)不同时,才构成方法重载。因此,选项A(添加一个整型参数)和D(添加一个整型和浮点型参数)是正确的重载方法,因为它们改变了参数列表。选项B仅改变返回类型,而选项C更改了方法名,都不符合重载的定义。 题目3虽然没有给出完整的代码,但从已有的部分来看,它可能是一个关于构造函数的问题。`Base` 类有四个成员变量`w`, `x`, `y`, `z`,并且有一个接受两个整型参数的构造函数。这个构造函数可能是用来初始化这些成员变量的。在实际的编程中,我们可能会在构造函数中用给定的参数来设置`w`, `x`, `y`, `z`的值,以实例化一个`Base`对象。 总结起来,这些试题涵盖了Java中的核心概念,如访问控制(private, static)、方法重载以及构造函数的使用。对于准备Java认证考试的考生来说,理解并掌握这些知识点至关重要。通过解答这些问题,考生可以加深对Java类和对象的理解,以及如何在类设计中应用这些原则。
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
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