阿里巴巴Java开发官方手册:编程、异常、MySQL及工程安全规范

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阿里巴巴Java开发手册(正式版)是一份全面指导Java开发者遵循的最佳实践规范文档,由阿里巴巴集团技术团队在2017年2月9日正式发布。该手册强调了严谨的编程规约,旨在提高代码质量和团队协作效率。 一、编程规约部分详细规定了命名规则: 1. 强制性命名:代码中的标识符不能以下划线或美元符号开头或结尾,如`_name`或`$Object`都是不被允许的。同时,推荐使用全英文或国际化命名,如`alibaba`、`taobao`等,避免拼音和英文混合,如`DaZhePromotion`。 2. 类名与命名规范:类名使用UpperCamelCase,如`MarcoPolo/UserDO`,但针对领域模型,如DO、BO等,可保留小驼峰命名。例如,`UserDO`而非`UserDo`。 3. 方法与变量命名:方法名、参数名、成员变量和局部变量使用lowerCamelCase,保持一致性,如`localValue`和`inputUserId`。 4. 常量命名:常量应全大写且单词间用下划线分隔,如`MAX_STO`,确保清晰易读。 二、手册还涵盖了异常日志处理: 1. 异常处理:倡导捕获并记录异常,遵循明确、简洁的原则,有助于快速定位问题。 2. 日志规约:规定了日志的级别、格式和书写标准,确保信息的可追溯性和维护性。 三、对于数据库操作,手册提到MySQL规约: 1. 建表规约:强调表结构设计的合理性,如字段类型、索引设置等。 2. 索引规约:提倡根据查询性能优化选择合适的索引策略。 3. SQL规约:提供标准的SQL编写指南,包括查询优化和安全性注意事项。 4. ORM规约:如果使用ORM框架,如MyBatis,需遵循特定的命名和配置规则。 四、工程规约部分涉及软件架构: 1. 应用分层:倡导模块化和层次分明的设计,以便于扩展和维护。 2. 第三方库使用:规定如何合理引入和管理外部依赖,以减少潜在风险。 3. 服务器规约:涵盖服务器部署、配置和性能调优的最佳实践。 五、安全规约则关注代码安全: 1. 禁止商业用途:文档明确表示,手册仅供内部开发人员参考,商业用途需谨慎。 2. 违反后果:强调任何未经授权的商业使用都将受到追究。 这份手册不仅提供了编码规范,还体现了阿里巴巴对代码质量的高度重视,对于提升Java开发者的技术素养和团队协作能力具有重要价值。通过遵循这些规约,开发人员可以创建出高效、可维护、安全的代码。
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