Java编程常用英文词汇总结

需积分: 15 26 下载量 89 浏览量 更新于2024-07-19 收藏 862KB PDF 举报
"Java常用英语汇总.pdf 是一本个人收集的学习资料,主要涵盖了Java编程中常见的英文词汇和概念,包括但不限于关键字、编程术语以及相关的技术概念。这本书旨在帮助读者理解和记忆在Java编程过程中会遇到的专业词汇,提升阅读和编写Java代码的能力。" 在Java编程中,以下是一些重要的知识点: 1. **abstract** - 抽象是Java中的一个关键字,用于标记类或方法为抽象的,表示它们只提供了基本定义,但没有具体的实现。抽象类不能被实例化,而是作为其他类的基类。 2. **access** - 存取是指对类、方法、变量等的访问权限,Java提供了public、private、protected和默认四种访问修饰符来控制这些元素的访问范围。 3. **algorithm** - 算法是解决问题或执行任务的特定步骤序列,是编程的基础,它描述了如何处理数据和完成计算。 4. **annotation** - 在Java中,注解是一种元数据,可以提供有关程序元素的额外信息,如编译器检查或运行时处理。 5. **anonymous** - 匿名类通常是在不定义类名称的情况下创建的类,它们主要用于一次性使用的场合,比如作为参数传递或者快速创建临时对象。 6. **apply** - apply()方法通常用于函数式编程,它将函数应用于给定的参数,可以用于集合操作或构建函数式接口。 7. **application** - 应用程序是用户可以交互的软件,它由一个或多个类组成,负责执行特定的任务,例如Java桌面应用或Web应用。 8. **assert** - 断言是Java 1.4引入的关键字,用于在代码中插入条件检查,确保程序的某些假设是正确的。 9. **associate** - 关联在编程中常常指类与类之间的关系,例如继承、依赖或聚合。 10. **attribute** - 属性是类的成员变量,用来存储对象的状态信息。 11. **boolean** - 布尔型是Java的基本数据类型之一,表示逻辑上的真(true)或假(false)。 12. **call** - 调用指的是执行某个方法或函数,将控制权转移给该方法或函数。 13. **circumstance** - 在编程中,情况或环境可能指运行时的上下文,如系统配置、输入数据等。 14. **cohesion** - 内聚度衡量类或模块内的元素相互关联的程度,高内聚意味着类或模块专注于单一职责。 15. **command** - 命令通常用于控制程序或操作系统,如命令行接口中的指令。 16. **Comments** - 注释用于解释代码的功能和目的,对程序员来说是可读性的关键。 17. **compile** - 编译是将源代码转换成可执行机器语言的过程。 18. **compilation** - 编译过程包括语法检查、类型检查和生成字节码等步骤。 19. **const** - const是Java早期版本的一个保留字,但在Java 5后被final取代,用于声明不可变的常量。 20. **continue** - continue关键字用于跳出循环体的当前迭代,进入下一次迭代。 21. **coupling** - 耦合度描述了两个或更多组件之间的依赖程度,低耦合有利于代码的维护和扩展。 22. **declare** - 声明是定义变量、类或接口并指定其类型的过程。 23. **default** - 默认关键字用于提供一个备选方案,当没有其他选择时使用,例如接口中的默认方法或未指定的访问修饰符。 24. **delimiter** - 分隔符在编程中用于分割字符串、数组或其他数据结构中的元素,例如逗号、分号或空格。 以上只是文件中提及的一部分Java编程中的关键概念,完整的学习资料将会涵盖更多的内容,帮助程序员深入理解Java编程语言。
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