传值,引用,指针

1.尽可能地不要去为某个类classA写operator classB()转型函数;

2.尽可能地不要去为某个类classA写classA(classB& b)构造函数;

3.尽可能地使用引用作为参数类型。但不包括返回值,如果某个函数的返回值不得不为引用,那么需要确保用最快的速度使用它,而且最好只是个人的内部实现,如果是在多线程机制中,那么最好函数都是void型,当然语言内置类型不应在此列,它们的最具效率的做法应该是直接传值。

 

4.指针。出于对指针的偏爱。常常容易在大量的地方使用指针,包括指针的指针,甚至指针的引用。并不是说这样有什么不好。但是出于对一位偏移问题的恐惧(是啊,任再有经验的程序员,也有可能犯下这个低级的错误,该死的01世界),以及对象多处引用的需要(灵巧指针并不总是那么好用,犹其在数组中),再加上引用计数实现得并不是那么优美,再配上几个并不是特别注意此问题的同事。一个后期野指针到处飞的程序,可以让任何半路接手维护的程序员茶饭不思,并深深地感觉到程序员工作的体力性。

 

5.尽量减少自定义类类型的临时对象的构造与析构过程。相比于效率代价,它带来的便利实在不应该是让我们选择这么做的原因。

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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