"OPhone培训2应用编程:学习改变命运,知识创造未来"

0 下载量 115 浏览量 更新于2024-01-20 收藏 1.9MB PPT 举报
OPhone培训2应用编程.ppt是一个关于OPhone应用程序基本概念的培训课程,旨在帮助学员学习如何利用OPhone平台进行应用程序开发。该课程涵盖了OPhone图形单位、通用布局对象Layout、菜单和基本控件、Activity间切换和数据传递、Intent Filter和Service、OPhone Widget、OPhone动画以及OPhone性能和ANR等内容。 在学习OPhone应用程序基本概念的过程中,学员将了解到组成OPhone应用程序的主要组件,包括Activity、Intent Receiver、Service和Content Provider。这些组件对于构建功能强大的OPhone应用程序至关重要,因此学员需要深入理解它们的作用和用法。 其中,Activity作为一个集中的事情或任务,是OPhone应用程序中的核心组件之一。学员将学习如何扩展基类Activity以及如何在程序中进行管理和调用。除此之外,学员还将学习到Intent Receiver、Service和Content Provider等组件的作用和使用方法,为实现高效的OPhone应用程序开发奠定基础。 除了组件的学习外,课程还将涵盖OPhone图形单位、通用布局对象Layout、菜单和基本控件、Activity间切换和数据传递、Intent Filter和Service、OPhone Widget、OPhone动画以及OPhone性能和ANR等内容。这些内容将帮助学员在应用程序开发过程中更加灵活和高效地利用OPhone平台的各种功能,从而为用户提供更优质的应用体验。 总的来说,OPhone培训2应用编程.ppt课程主要内容丰富多样,从OPhone应用程序的基本概念出发,涵盖了诸多重要的组件和功能。通过学习该课程,学员将能够掌握OPhone应用程序开发的核心知识,为他们在实际应用程序开发中做出更大的成就和贡献。这也符合“学习改变命运,知识创造未来,学习成就理想,知识创造未来”的培训宗旨。
2023-07-13 上传
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