String / StringBuffer / StringBuilder之间的区别

Java字符串操作详解
本文详细介绍了Java中String、StringBuffer及StringBuilder的区别与使用方法,并深入探讨了String常量池的概念及其对程序性能的影响。

 

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(1)String:不变类其内容不可改变

 

(2)StringBuffer:可变类其内容可改变,线程安全的

 

(3)StringBuilder:可变类,非线程安全

 

String s = "11";

s+="22";

s+="33";

 

StringBuffer sb = new StringBuffer("11");

sb.append("22");

sb.append("33");

String s = new String(sb);

 

 

----------------------

String常量池

----------------------

String s1 = "hello";  //取自常量池

String s2 = "hello";  //取自常量池

System.out.println(s1==s2);   //true

 

String s3 = new String("hello");  //new出新的字符串

String s4 = new String("hello");  //new出新的字符串

System.out.println(s3==s4);       //false

 

String s5 = "hello";                //取自常量池

String s6 = new String("hello");  //new出新的字符串

System.out.println(s5==s6);       //false

 

扩展:直接定义方式和new方式的区别?

String s7 = "hello";                //取自常量池

String s8 = new String("hello");  //new出新的字符串

System.out.println(s7==s8);    //false

System.out.println(s7.equals(s8)); //true,因为String类复写了object类中equals方法,该方法、、//用于判断字符串是否相同。

s7s8的区别:

s7代表一个对象

s8代表两个对象

 

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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