OC-NSnumber和NSvalueNSNULL以及集合数组优化写法

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    //数字对象的常用方法处理  NSnumber作用就是把基本数据封装成对象 好让存储容器 能存储这些对象
    
    float p = 3.14;
    
    //准换成基本包装对象
    [[NSNumber numberWithFloat:p] floatValue];
    //封装整数
    [[NSNumber numberWithInt:1] intValue];
    //封装Long数据
    [[NSNumber numberWithLong:12] intValue];
    //封装布尔 转换成基本数据类型
    [[NSNumber numberWithLong:YES] boolValue];
    //封装小数 转成基本数据类型
    [[NSNumber numberWithDouble:3.11] doubleValue];
    
    
    //NSValue可以包装任意类型(结构体,指正等等);
    NSSize size = {100,100};

    NSValue *values = [NSValue value:&size withObjCType:@encode(NSSize)];
    
    NSSize newSize;
    [values getValue:&newSize];
    
    //打印结构体函数 还有其他的 例如Range等
    NSStringFromSize(newSize);
    
    //NIL不能存放数组字典 如果想存放NIL值可以使用NSNULL代替 创建对象就是个NULL;
    NSArray *arr = [NSArray arrayWithObjects:[[NSNull alloc] init], nil];
    NSLog(@"%@,arr",arr);
    
    
    //集合,数字对象新的写法
    
    NSArray *array = @[@"张三",@14,@15,@3.14,@YES];
    //可以通过下标获取数据
    id obj = array[0];
    //可变数组
    NSMutableArray *example = @[@"张三",@"李四"];
    //字典写法
    NSDictionary *dic = @{@"张三":@0,@"李四":@1};
    //获取数据
    NSLog(@"%@",dic[@"张三"]);
    //这些创建的数组 集合 会自动加入自动释放 无需管理
    
    //基本数据类型初始化
    
    NSNumber *intnum = @123;
    NSNumber *floas = @3.14;
    NSNumber *idoub = @1.33;
    NSNumber *bbool = @YES;
    NSNumber *jj = @22;
    int jjs = 33;
    NSNumber *result = @(12+jjs); //可以这样相加

YOLO26算法日历数字识别+训练好的模型+102张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[数字(number)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 97 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9156** mAP50-95 | 0.7374 Precision | 0.8626 Recall | 0.8381 train/box_loss | 0.8790 train/cls_loss | 0.7499 val/box_loss | 0.7874 val/cls_loss | 0.6025 【训练过程分析】 训练开始后,我注意到前几轮的 loss 下降特别快,这让我有点兴奋,但随着训练的深入,loss 的降幅变得不那么明显了。在训练的第 30 轮左右,val_loss 开始趋于平稳,这让我稍微放心了一些,但同时也感觉压力倍增,因为一旦训练过早平稳,就容易陷入过拟合的泥沼。经过 97 轮的磨炼,最终 mAP50 达到了 0.9156,这让我松了一口气。不过,mAP50-95 仅有 0.7374,和 mAP50 之间有明显的差距,说明模型在低置信度的检测上还需要优化。从 loss 曲线来看,训练过程总体上比较平稳,没有明显的过拟合迹象,但也让人觉得有些枯燥。我心想,要是能早点找到一个陡峭上升的训练曲线该有多好,这样至少能让人心态更积极一些。 随着训练进行到后半段,模型开始逐渐收敛,但这个过程并不是一帆风顺的。在训... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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