注解

1. jdk自带的注解

@Override重写父类的方法,如果不重写父类的方法会给出警告


@Deprecated不建议被使用的方法


@SuppressWarnings("unchecked")将警告压制住

若要压制两个警告 ,则由数组构成,例如:@SuppressWarnings({"unchecked",“deprecation”})


2.自定义注解

1 public @Interface AnnotationTest()

{

String value() default “World”;

}

除了value以外的其他值,例如value1,在使用注解时必须使用value1 = “Hello”的形式


2 如果有两个注解参数,无需考虑顺序,中间用,隔开就行, 注意类型匹配


3 我们自定义的注解隐含的继承了java.lang.Annotation接口;如果我们定义了一个接口继承了Annotation,它还是一个接口,而不是注解。Annotation本身是接口而不是注解。

<可以与Enum类比>。


3 @Interface Retention与 Enum RetentionPolicy

1 RetentionPolicy为SOURCE的例子是@SuppressWarnings仅在编译期间压制警告,所以不必将这个信息存储与.class档案中


2 RetentionPolicy为RUNTIME的时机

Class,Method等等都实现了同一个接口AnnotatedElmment,所以获取这些对象之后就可以调用AnnotatedElmment中的方法,例如Method对象.isAnnotationPresent(注解),返回一个boolean值

我们可以以反射的方法将被@Retention( RetentionPolicy.RUTIME)修饰的注解读取过来,而CLASS和SOURCE则不行


4 @Target与Enum ElementType

例如@Target(ElementType.METHOD)的意思是被这个修饰的注解只能修饰方法


5 生成帮助文档 点Project中的javadoc,需要自己吧注解加入文档中 @Documented









内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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