学习要看到本质

一门技术,它的知识点就几个,记住了,遇到问题,能套用,就算会了,什么问题会什么技术要明白。


1要明白一门技术是为了解决什么问题的


2要知道这门技术的知识点,记住它





多看笔记,重复练习很重要,从网上找不同的练习题来做,非常重要!看视频只是次要的。




insert语法:插入到哪张表,要插入哪几列,这几列都插入什么内容
insert into user(id,name,age) values (3,'Lucy',18);


update语法:更新哪张表,修改成什么,更改哪条数据
update user set age=16 where name='Lucy';


delete语法:删除哪张表,的哪一行数据
delete from user where id=9;


select语法:要查什么(哪几列),哪张表,第几行记录
select * from user id=9;




group by 是分组


order by 是排序


项目不知道如何下手,看清楚本质,再复杂的项目它最原子的组成单位也是增删查改,练好最基础的。再扩展,再谈设计模式,不可能一下子就设计到完美,不现实。



为什么要使用框架??

其实IT应用技术,什么新鲜玩意并不难学,难的是标准化和规范化。每个程序员都有自己的思路和习惯,写出来的代码自然是五花八门。Java何以成为编程界的占重要地位,很重要的一点在于Java的规范化。这种规范化很高的语言适用于多人合作的大型项目,便于沟通和理解,也就便于集成和维护。 Java世界为什么会框架横飞,说到底还是规范化的需要。纯JSP和Struts写出的web项目谁快,摆明了是JSP。那为什么用Struts?原因在于100个人写出来的JSP,有100种写法;而100个人写出来的Struts,基本相似。Struts之成功,正缘于其在JavaWeb层的规范化方面所做出的贡献。

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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