Annotation笔记

1. Annotation是代码里的特殊标记,这些标记可以在编译,类加载,运行时被读取,并执行相应的处理。通过使用Annotation,程序开发人员可以在不改变原有逻辑的情况下,在源文件中嵌入一些补充的信息。

2. Annotation可以用来修饰包,类,构造器,方法,成员变量,参数,局部变量的声明,这些信息存储在Annotation的name = value 对中。

3. Annotation是一个接口,可以使用反射获取指定程序元素的Annotation对象。

4. Annotation可以在运行时起一定作用,但需要某种配套的工具对Annotation进行访问和处理,APT(Annotation Processing Tool)。

5. @Overrid只能作用于方法,作用是告诉编译器检查这个方法,并从父类检查是否包含一个被该方法重写的方法。

6. @Deprecated,用于标识某个程序元素已过时。

7. @SuppressWarnings,取消显示指定的编译器警告。

8. 自定义Annotation public @interface MyTag,和接口类似

9. 根据Annotation是否包含成员变量,分为标记Annotation,和元数据Annotation。

10. 元Annotation,修饰其他Annotation定义。

      Retention:用于指定Annotation可以保留多长时间。值可以取RetentionPolicy.CLASS,RUNTIME,SOURCE

      Target:用于指定被修饰的Annotation能用于修饰哪些程序元素。

      Documented:用于指定被修饰的Annotation类将被JavaDoc工具提取成文档

      Inherited:指定被修饰的Annotation具有继承性。

Security-feature-detection-system 安全检测系统 简介 安全检测系统-多目标识别(YOLOv5)和人脸识别(Facenet)快速部署系统。 功能上:本项目使用YOLOv5实现多目标识别,使用Facenet实现人脸识别,最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足才能通过安全检测,部署上:使用pyqt5实现前端可视化,在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统(将模型运行封装到Qt中),使用Docker封装人脸识别后端系统,使用网络请求等包实现前后端交互 案例:进行多目标识别的同时,进行人脸识别,前端系统发送请求,携带参数到后端进行人脸识别,最终返回人脸识别结果,获取人脸识别结果后,检索该成员应具备的多目标特征,与YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对,若无误则通过安全检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要,以及逃离懵懂状态开始探索,我于2023.12~2024.1(大二上)开始一些CV、LLM项目的研究,苦于能力有限,当时大部分的项目都是依托开源搭建而来,诸如本项目就是依托开源的Compreface和Yolov5搭建,我只不过做了缝合的工作,所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献:https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假),时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为,半年前的水平有限,虽然自己能实现项目的运作,但是恐很多细节介绍不好,当然本文自发出,后续我还会跟进,欢迎指正:22012100039@stu.xidian.edu.c...
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