java语言学习笔记

1.java对象 例:String s="abcd";

2.句柄。例:String s;

3.Unicode是统一码,给每个字符编一个数字。

4.static:将非主类的函数或者变量设为static ,在主类中即使我们没有创建该函数或者变量所在类的对象也可以直接用它的类名访问STATIC的内容。

5.java中的length针对数组,length()针对字符串,size针对list

6.java从0开始,数组索引最大编号索引是length-1,超出边界c和c++默认接受,java则会生成一个运行期错误,即违例。

7.protect与public,private的区别

类内   包内 子类 任意

public   T T T T

protect T T

private T

8.CONSTRACT:构造函数

9.泛型:实际就是用友类型实参的list.普通list可以add()进去多种类型的对象,而繁星List<String>表示只能add()进去String类型的对象。

public class GenericTest {

    public static void main(String[] args) {
        List list = new ArrayList();
        list.add("qqyumidi");
        list.add("corn");
        list.add(100);

        for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
            String name = (String) list.get(i); // 1
            System.out.println("name:" + name);
        }
    }
}
以下时加了泛型的
public class GenericTest {

    public static void main(String[] args) {
        /*
        List list = new ArrayList();
        list.add("qqyumidi");
        list.add("corn");
        list.add(100);
        */

        List<String> list = new ArrayList<String>();
        list.add("qqyumidi");
        list.add("corn");
        //list.add(100);   // 1  提示编译错误

        for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
            String name = list.get(i); // 2
            System.out.println("name:" + name);
        }
    }
}

八个基本数据类型不能看作对象(这点很特殊),存放在栈中。栈内操作速度快,创建销毁很容易。 
八个基本数据类型都有对应的包装类,包装类就是对象了。比如Integer j = new Integer(10)。j属于对象的引用,引用放在栈中,而实际的数据10 则放在堆中。

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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