Java考试系统源码-Question类实现

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0 下载量 3 浏览量 更新于2024-07-03 收藏 185KB DOC 举报
"这是一个基于Java实现的考试系统源代码,主要包含了Question类的设计,用于存储考试题目及其相关信息。" 在Java编程中,构建一个考试系统通常涉及到数据模型的设计,以便有效地存储和处理各类考试题目。在这个Java考试系统源代码中,我们可以看到一个名为`Question`的实体类,它代表了考试中的一个问题。该类实现了`Serializable`接口,意味着对象可以被序列化,这对于持久化数据或在网络传输中传递对象是必要的。 `Question`类包含以下属性: 1. `title`:题目标题,类型为`String`。 2. `A`、`B`、`C`、`D`、`E`:表示问题的选项,都是`String`类型。这可能是单选题或多选题的选项。 3. `score`:每个问题的分数,类型为`double`,用于记录考生选择正确答案后应得的分数。 4. `stdAns`:标准答案,`String`类型,存储题目正确答案。 5. `stuAns`:学生答案,`String`类型,记录考生的选择。 `Question`类提供了默认构造函数和带参数的构造函数,方便创建新的`Question`对象。构造函数用于初始化题目标题、各个选项、分数以及标准和学生答案。 此外,`Question`类还定义了getter和setter方法,这是Java中常见的封装机制,用于访问和修改对象的私有属性。例如,`getTitle()`和`setTitle(String title)`分别用于获取和设置题目的标题。 在实际的考试系统中,除了`Question`类,可能还需要其他类来管理题目集合(如`QuestionBank`)、考生信息(如`Student`类)以及处理用户交互和评分逻辑。这个`Question`类是整个系统的一个基本组成部分,它可以与其他类协同工作,实现完整的考试功能,包括出题、答题、评分和结果展示等。开发者可以基于此源代码进一步扩展和定制,以满足特定的考试系统需求。
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