java 基础学习之点滴

本文介绍了Java中的异常处理机制,包括实例变量与静态变量的区别、异常处理流程、内部类的特性和使用场景等核心概念。

 

  1. 每个实例拥有一个实例变量;每种类别之下共享一个静态变量。
  2. 编译器会处理除RuntimeException外的所有Exception。
  3. try...catch...finally中,finally无论如何都会被最后执行。即使try & catch 内含有return,程序也会在return前先执行finally
  4. try...catch中,如果有多个同父类(除Exception外)的Exception,catch Exception的顺序从上到下应该是子类->父类。否则父类的Exception处理会掩盖了子类的Exception处理。
  5. 在一个方法中,如果出现Exception,并处理了该Exception后,没有重新throw该Exception,则try...catch...finally外的代码还会继续被执行。这会对程序产生灾难性影响的。
    public static void main(String[] arg) {
    	String key = "yes";
    	
    	try {
    		midlefun(key);
    	} catch (Exception e) {
    		e.printStackTrace();
    	}
    	
    	System.out.println("end of main");
    }
    
    static void midlefun(String key) throws Exception {
    	try {
    		System.out.println("start try");
    		doRisky(key);
    		System.out.println("end try");
    	} catch (Exception e) {
    		System.out.println("Exception from midlefun");
    //			throw new Exception();	//如果注释这一条,"end of midlefun"就会被打印出来
    	} finally {
    		System.out.println("finally");
    	}
    	System.out.println("end of midlefun");
    }
    
    static void doRisky(String key) throws Exception{
    	System.out.println("start risky");
    	if("yes".equals(key)) {
    		throw new Exception();
    	}
    	System.out.println("end risky");
    	return ;
    }
     
  6. 方法中的Exception应该要自己处理,如果还需要调用者对该异常也做出反应,则需要再throw出来。
  7. Java的输入/输出API带有链接类型的串流,它代表来源与目的地之间的连接,连接串流将串流与其他串流连接起来。例如:PipedOutputStream

    一般来讲,串流要两两连接才能做出有意义的事情其中一个表示连接,另一个则是要被调用方法的。由于Java中有丰富的输入/输出流,只要配合起来就可以完成各种任务,达到最大的实用性!

    下面的图是一个演示。保存java的对象到一个文件中。java IO流原理

 

内部类对外部类有特权,可以自由地存取它的内容,就算是私有的内容也一样。内部类可以把外部的方法或变量当作是自己的。例如:
public class MyOuter {
	private int x;
	
	public int getX() {
		return x;
	}
	
	class MyInner{
		void go() {
			x = 42;	//调用外部类的私有对象
		}
	}
	
	MyInner inner = new MyInner();	//初始化内部类
	
	public void doStuff() {
		inner.go();
	}
	
	public static void main(String[] arg) {
		MyOuter outer = new MyOuter();
		
		System.out.println(outer.getX());
		outer.doStuff();
		
		System.out.println(outer.getX());
	}
}
 如果需要在外部类中生成内部类变量,则需要首先生成外部类对象。这是由于内部类对外部类的那个特权决定的。
public static void main(String[] arg) {
	MyOuter outer = new MyOuter();
	
	System.out.println(outer.getX());
	MyOuter.MyInner inner = outer.new MyInner();
	inner.go();
	
	System.out.println(outer.getX());
}
 内部类一般是在GUI程序中使用比较多。添加ActionListener的时候。 线程(Thread)
  ~线程启动需要有一个Runnable对象。
  ~线程有三个状态:1.新建(Thread thread = new Thread(runnable););2.可执行(thread.start(););3.执行中(何时被执行由java虚拟机来管理,你无法干预。并且多线程运行中,多个任务会被交替执行,而不是一个一个的被执行);4.堵塞(因为Thread可能在等待其他程序的回复)。
  ~由于多个Thread由虚拟机来管理交替执行,PS:main函数也是一个Thread,其被执行的顺序都是我们无法预测的。例如下面的代码:
public static void main( String[] args )
{
	System.out.println("start");
	Thread myThread = new Thread(new Runnable() {
		@Override
		public void run() {
			System.out.println("in thread");				
		}
	});
	
	myThread.start();
	
	System.out.println("back to main");
}
 并不是每次都能够得到下列输出的:
  start
  back to main
  in thread
  有可能得到下面的输出:
  start
  in thread
  back to main
 
  这要看虚拟机开心不开心了。^_^
  ~当某个runnable任务对某个状态敏感,且多个Thread都会操作该状态时,就会产生竞争。这时候可以在操作该状态的方法上,增加修饰符synchronized,以达到加锁的目的。
  ~无论synchronized关键字加在方法上还是对象上,它取得的锁都是对象,而不是把一段代码或函数当作锁――而且同步方法很可能还会被其他线程的对象访问。
  ~每个对象只有一个锁(lock)与之相关联。
  ~实现同步是要很大的系统开销作为代价的,甚至可能造成死锁,所以尽量避免无谓的同步控制。 待续
### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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