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。

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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