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大奥特曼打小怪兽(❤️ 支持作者)
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2019年3月25日
Java基础 -- 嵌套类(非静态嵌套类、静态嵌套类)
摘要: 可以将一个类的定义放在另一个类的内部定义,这样的类就被称为嵌套类,包含嵌套类的类被称为外部类(outer class),也可以叫做封闭类。 嵌套类可以分为两种: 静态嵌套类(Static Nested Classes):使用static声明,一般称为嵌套类(Nested Classes); 非静态嵌
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posted @ 2019-03-25 21:27 大奥特曼打小怪兽
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2019年3月18日
Java基础 -- 抽象类和接口
摘要: 抽象类和接口都是用来为子类提供统一的接口,或者说是共同部分。 一 抽象类 Java提供了一种叫做抽象方法的机制,这种方法只有声明而没有方法体。下面是抽象方法声明所采用的语句: 包含抽象方法的类叫做抽象类,如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类就是抽象类,抽象类要使用abstract修饰。 如果直接使
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posted @ 2019-03-18 22:01 大奥特曼打小怪兽
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Java基础 -- 多态
摘要: 在Java中一个对象既可以作为它自己本身的类型使用,也可以作为它的父类类型使用。而把这种对某个对象的引用视为对其父类类型引用的做法被称作向上转型。 一 向上转型 下面我们看一个例子,有一个父类Instrument,派生的子类中Wind、Stringed、Brass。 可以看到输出为: 在Music类
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posted @ 2019-03-18 11:01 大奥特曼打小怪兽
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2019年3月17日
Java基础 -- final关键字
摘要: 在java的关键字中,static和final是两个我们必须掌握的关键字。不同于其他关键字,他们都有多种用法,而且在一定环境下使用,可以提高程序的运行性能,优化程序的结构。下面我们来了解一下final关键字及其用法。 final关键字 在java中,final的含义在不同的场景下有细微的差别,但总体
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posted @ 2019-03-17 19:51 大奥特曼打小怪兽
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Java基础 -- 复用类(组合和继承)
摘要: 复用类有两种实现方式。 在新的类中产生现有类的对象,由于新的类是由现有类的对象所组成,所以这种方法称之为组合。 采用继承实现。 一 组合语法 下面创建两个类WaterSource和SprinklerSystem。其中SprinklerSystem中包含WaterSource的对象引用。 运行结果如下
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posted @ 2019-03-17 15:11 大奥特曼打小怪兽
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2019年3月16日
Java基础 -- 访问控制权限
摘要: 一 包:库单元 假设我们存在两个类名相同的类,如果没有一定的措施对其进行区分,就会无法区别到底使用的是哪一个类。因此java引入了包来进行名字空间管理。 包(类库)包含有一组类,这些类在单一的名字空间之下被组织在了一起。例如在Java的标准发布中有一个工具库,它被组织在java.util名字空间之下
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posted @ 2019-03-16 20:27 大奥特曼打小怪兽
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2019年1月2日
第一节、信号的频域分析
摘要: 信号一般可以划分为确定性信号和随机信号。 确定性信号:能够用确定性图像曲线或数学解析式准确描述的信号;例如单位阶跃信号。 随机信号:不能用明确的数学表达式描述的不遵循确定性的规律的信号;例如机床噪声信号、热噪声信号等实际测量的振动信号往往都是确定性信号和随机信号的组合。 严格意义上来说,在实际测量得
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posted @ 2019-01-02 16:45 大奥特曼打小怪兽
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2018年10月18日
第二十节、基于传统图像处理的目标检测与识别(词袋模型BOW+SVM附代码)
摘要: 在上一节、我们已经介绍了使用HOG和SVM实现目标检测和识别,这一节我们将介绍使用词袋模型BOW和SVM实现目标检测和识别。 一 词袋介绍 词袋模型(Bag-Of-Word)的概念最初不是针对计算机视觉的,但计算机视觉会使用该概念的升级。词袋最早出现在神经语言程序学(NLP)和信息检索(IR)领域,
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posted @ 2018-10-18 09:48 大奥特曼打小怪兽
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2018年10月1日
经典博客链接
摘要: 一 机器学习、数据挖掘、深度学习经典博客网站 http://www.cnblogs.com/maybe2030 1. 算法(包括机器学习算法、进化计算、群体智能优化算法等) [Machine Learning] 深度学习中消失的梯度 [Machine Learning] logistic函数和sof
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posted @ 2018-10-01 22:09 大奥特曼打小怪兽
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2018年9月30日
第三十七节、人脸检测MTCNN和人脸识别Facenet(附源码)
摘要: 在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节、人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场、车站、地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人
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posted @ 2018-09-30 22:57 大奥特曼打小怪兽
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