Rust 学习笔记:关于模式匹配的练习题

Rust模式匹配练习题学习笔记

Rust 学习笔记:关于模式匹配的练习题

Rust 学习笔记:关于模式匹配的练习题

参考视频:

  1. https://www.bilibili.com/video/BV1YxojYJESm

问题一

以下代码能否通过编译?若能,输出是?

fn main() {
    let mut v = vec![(1, 2), (3, 4)].into_iter();
    let mut sum = 0;
    while let Some(t) = v.next() {
        let (_, n)  = t;
        sum += n;
    }
    println!("{}", sum);
}

答:可以通过编译。输出 6。

问题二

考虑对某种类型 T 的表达式进行模式匹配。以下哪一项最能准确描述可反驳模式(refutable pattern)和不可反驳模式(irrefutable pattern)之间的区别?

A. 可反驳模式是指当 T 是枚举类型时的模式,而不可反驳模式是指当 T 不是枚举类型时的模式。

B. 可反驳模式无法匹配任何 T 类型的值,而不可反驳模式能匹配 T 类型的一部分值。

C. 可反驳模式不能匹配某些 T 类型的值,而不可反驳模式能匹配所有 T 类型的值。

D. 可反驳模式匹配某种不同类型 S 的部分值,而不可反驳模式只能匹配 T 类型的值。

答:C。

问题三

考虑以下程序:

let x: &[(i32, i32)] = &[(0, 1)];

在这段代码里,以下哪些是对变量 x 进行匹配时的可反驳模式?

A. &[..]
B. &[(x, y)]
C. &[(x, y), ..]
D. _

答:B、C。

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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