Fortran程序设计基础与算法解析

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"这份资料是大气科学专业学生用于期末复习的Fortran程序设计笔记,主要涵盖了程序设计的基本步骤、算法的定义与特征、FORTRAN语言的基础知识,包括字符集、保留字、基本数据类型和常量等内容。笔记未涉及指针、结构体以及NetCDF文件的读取操作。" 在学习Fortran程序设计时,首先要理解程序设计的一般流程,它包括了分析问题、建立数学模型、选择算法、编写程序、调试运行、分析结果以及撰写程序文档等步骤。这些步骤是任何编程任务的基础,帮助我们系统地解决问题并确保程序的正确性和有效性。 算法是程序设计的核心,它是一组解决问题的具体步骤。一个有效的算法应具备有穷性、确定性、可行性、至少有一个输入和一个输出的特性。评价算法好坏的标准包括正确性、可读性、效率、普适性和稳定性。算法的基本结构主要包括顺序、选择和循环,N-S图则是一种描绘算法流程的图形工具,便于理解算法的执行过程。 Fortran语言基础部分,首先介绍了其字符集不分大小写的特点,以及保留字的分类和使用注意事项。保留字不应随意用作变量名,以避免混淆。接着,讲解了基本数据类型,包括数组、派生类型、内部数据结构(不包括指针和公用区类型)。数组是处理大量同类数据的有效方式,派生类型允许自定义复杂的数据结构。 在常量部分,Fortran提供了数值型(整型、实型、双精度实型和复型)、字符型和逻辑型常量。整型常量可以用不同进制表示,实型常量则有小数和指数两种形式,复型常量由实部和虚部组成。字符型常量可以包含空格,并且可以使用引号包围。逻辑型常量由`.TRUE.`和`.FALSE.`表示,而符号常量通常用PARAMETER关键字定义。 变量是程序中可变的存储单元,Fortran中的变量有整型、实型和复型,可以指定KIND参数来控制变量的存储字节数和取值范围。例如,`INTEGER(i)`定义了一个默认类型的整型变量i,`REAL(a)`定义了一个实型变量a,而`COMPLEX(x)`定义了一个复型变量x。 这个笔记是学习Fortran程序设计的良好起点,尤其对于大气科学专业的学生,可以借此掌握程序设计的基本概念和Fortran语言的基础知识,为后续的课程和项目做好准备。不过要注意,它并未涵盖所有高级特性,如指针和结构体,以及特定领域的NetCDF文件处理,因此在实际应用中还需进一步学习。
2024-09-05 上传
,发送类别,概率,以及物体在相机坐标系下的xyz.zip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
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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