Java笔记:类与对象、泛型、equals方法与构造器详解

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0 下载量 12 浏览量 更新于2024-07-16 收藏 163KB PDF 举报
"本资源是一份关于Java编程的深入笔记,涵盖了多个核心概念。首先,笔记强调了类在Java中的重要性,它是对象的集合,拥有共同的属性(数据)和行为(方法)。Java支持继承,基类和派生类共享相同的类型,其中Object是所有类的终极基类。 泛型在Java中引入,使得代码不再受限于特定类型,增强了代码的灵活性。笔记提醒读者,使用+运算符进行字符串连接时,它涉及类型转换,并非简单的数值相加。在Java中,对象的传递实际上是引用的传递,因此使用!=和==进行对象比较时,需注意区分对象引用和对象内容的比较,这需要通过equals()方法实现。 Java语言避免了C/C++中的操作符重载,认为其复杂度过高,只在for循环的控制表达式中使用了逗号操作符。Java SE 5引入了foreach语法,简化了对数组和容器的操作,无需显式计数。创建数组时,包括声明语法和动态分配空间的语法都有详尽解释。 构造器作为没有返回值的方法,用于初始化对象。方法重载根据方法名、参数类型、数量和顺序进行区分,尽管不建议仅依赖这些区别。如果没有用户定义的构造器,Java编译器会自动生成一个默认构造器。this关键字用于表示当前对象,帮助成员函数确定调用上下文,以避免代码冗余。 垃圾回收器负责回收由new关键字分配的内存,但对于非Java代码(如本地方法或C的malloc)分配的内存,回收机制并不知晓,这部分内存管理通常由程序员自行负责。总结来说,这份笔记提供了Java编程的基础知识,包括面向对象编程、泛型、运算符、内存管理和垃圾回收等关键概念,对于学习和理解Java语言有着重要的参考价值。"
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