开始接触AOP

  软件开发为什么这么难呢?  其中一个理由是有太多的事情需要密切关注。从人本的角度,你不得不关注时间,预算,资源,技能等为题。 团队的意愿,经常会接到比自己所能承担的还多的任务。  作为一名开发人员,你必须理解应用,领域知识,以及平台的特性。  你可能会在编写类、操作的代码时,发现程序必须实现很多功能,因此必须对设计进行改进,使其更加模块化。 正如,团队中的每个成员都必须明确地聚焦于自己的工作一样,每个组件,每个类,以及每个操作都必须聚焦于特定的目标。  但是,现有的技术会使你受到限制。无论你做什么,都会发现系统中很多地方需要完成日志、验证、六寸、除错、跟踪、分布性、错误处理等方面任务的代码段。  有时候,操作或对象中的很大部分不是在实现预期达到的功能。面向方面编程(AOP)将这种冗余称为“横切关注点”,这是因为这些代码存在于许多操作和类中,就是横切于操作和类中。“横切关注点”并不仅限于诸如验证、留存等这样的技术关注点。他还包括系统和应你会发现功能性需求的改变也经常会影响很多类。    以前一直不明白AOP讲的是什么,看了一些书,现在有点明白了,我认为其实就是对业务逻辑和系统分析的一种分类方法。  主要是把一些公用的功能,从各个类中抽象出来,形成新的类,然后,这些原有的业务类,只需要调用这些抽象出来的功能。  收集:http://shilye.bokee.com/1523004.html
胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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