May 12th Tuesday (五月 十二日 火曜日)

本文详细探讨了C++中使用引用参数的方法与技巧。重点介绍了如何适当声明const引用参数,并解释了通过引用返回变量的概念。此外,还分析了传递引用参数的优势,包括修改调用函数中的数据对象以及通过传递引用而非整个数据对象来提高程序运行速度。

  The program dattrcol have more problem.  As to daily, monthly, yearly report the program dattrcol is not up to do.  Now we have
to study another program datrdcol.  Their program name is proximal.  But the program datrdcol is main used to make daily, monthly,
and yearly report.

  If a function call argument isn't an Lvalue or does not match the type of the corresponding const reference parameter,
C++ creates an anonymous variable of the correct type, assigns the value of the function call argument to the anonymous
variable, and has the parameter refer to that variable.

  You should declare formal reference arguments as const whenever it's appropriate to do so.

  Typically, the reference refers to a reference passed to the function in the first place, so the calling function actually
winds up directly accessing one of its own variables.

Remember

  A function that returns a reference is actually an alias for the referred-to variable.

  You can assign a value (including a structure or a class object) to a C++ function only if the function returns a reference
to a variable or, more generally, to a data object. In that case, the value is assigned to the referred-to variable or data object.

  There are two main reasons for using reference arguments:

  * To allow you to alter a data object in the calling function
  * To speed up a program by passing a reference instead of an entire data object

  The second reason is most important for larger data objects, such as structures and class objects.

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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