software camp——编程规范:命名

本文介绍了软件开发中的命名规范,强调好的命名应清晰表达意图、避免误导、减少不必要的编码解码。提倡使用驼峰命名法,避免匈牙利命名法和一般意义的后缀。同时,提出了禁止使用魔鬼数字、常量全大写命名、变量和属性命名使用名词、方法命名以动词开头、类和接口首字母大写、包名全小写等具体规则。此外,还建议数组声明时采用int[] index的格式。

原则:团队为包、类、方法、变量取一个好名字,使代码易于理解

好的命名有如下特征:

a.能清晰的表达意图

b.避免造成误导

c.避免不必要的编解码 

比如在Java中不建议采用匈牙利命名法

d.能区分出意思

建议不要在变量/类名后加data,info,object等一般意义的词

e.不用或少用缩写

小于15个字母的一般不用缩写,超过15个字母的可采用去掉元音的方法或者行业内约定俗成的缩写,且缩写保持驼峰格式。

规则1:禁止使用魔鬼数字

直接使用数字,造成代码难以理解也难以维护。应采用有意义的静态变量或枚举来代替。有些特殊情况下,如循环比较时采用数字0,-1,1,这些情况可采用数字。


规则2:常量命名,由全大写单词组成,单词间用下划线分隔,且使用static final修饰。

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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