Java入门:语言概述、交互与环境设置

需积分: 9 2 下载量 85 浏览量 更新于2024-07-20 收藏 5.68MB DOC 举报
Java课堂讲义主要涵盖了Java语言的概述以及相关的基本概念和实践。首先,讲解了人机交互方式,强调了图形界面(GUI)的可视化操作,它是Java编程中最直观的应用方式,尤其适合Windows用户通过命令窗体(如通过`开始`菜单或使用快捷键`Win + R`)来运行。虽然命令窗体在服务器环境中更推荐使用,但在学习初期,理解这些基本操作是非常重要的。 课程深入到计算机语言的基础理论,解释了计算机语言是人与电脑交流的媒介,列举了包括Java在内的多种编程语言,并提到了IOBE编程语言社区2016年5月的排行榜,展示了Java在当时的热门程度。Java的创始人James Gosling,因其对Java的贡献被称为“Java之父”,他最初在Green项目中的工作催生了Java语言,其命名源自印尼的爪哇岛,这个命名过程也富有故事性。 Java语言的发展历程中,从最早的1.0版本直到后续的不断迭代,如1.1的JIT即时编译技术解决了早期版本的性能问题。课程还区分了Java的三个主要版本:JSE(Java Standard Edition)、JEE(Java Enterprise Edition)和JME(Java Micro Edition),分别对应于标准版、企业级应用和嵌入式环境。 此外,Java的重要历史事件包括2008年Sun Microsystems以10亿美元收购MySQL,以及Oracle在经济低谷时以低价收购Sun并进行管理调整。课程中还涉及Java程序运行机制的核心,即虚拟机(Virtual Machine),它使得Java具有跨平台特性,程序无需针对特定操作系统进行修改就能运行。最后,Java的特点被总结为开源、跨平台、面向对象、健壮和稳定,这些都是Java编程语言的核心优势。 整个课程内容旨在为初学者提供一个全面的Java学习基础,包括语言基础知识、开发环境设置、历史背景和发展趋势,以及关键特性的深入了解,为后续深入学习Java编程打下坚实基础。
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