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Map获取key-value方法

Map集合是一种键值映射形式集合。当调用put(Kkey,V value)方法把数据存到Map后,那么如何把Mapkey和value取出来呢?都有哪几种取值方法呢?下边就来一介绍一下。...一、前置准备 以HashMap:为例,先为map存几个数据,以便于后边对map遍历取值。 二、获取Mapkey-value。...获取MapKkey-value分别有以下几种方式,使用时可以根据不同场景,选择对应取值方式。 方法一:同时获取Mapkey和value。...此方法通常用在要遍历展示这个map中所有的key和value 在主方法调用这个获取key和value方法: 控制台显示 方法二: 获取Map所有key,以及通过key获取对应value...在主方法调用这个获取key方法: 控制台显示 方法三: 获取Map所有value,此方法通常用于只想要展示或获取所有的vaue情况。

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Object类通过转为JsonObject或Map获取属性「建议收藏」

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 Object类通过转为JsonObject或Map获取属性 简介: 在项目使用,我们经常会遇到object类,如何快速获取其属性?...在此,不通过反射机制获取,而是将其转为JsonObject类或者Map获取其对应属性名属性。...().get(vehicleMessage, engineCode); //object使用情景二: //object形式为:{name=value,name1=value1},map格式...类: JSONObject jsonObject = (JSONObject) JSON.toJSON(o); //通过jsonObject对象,就可以很方便获取属性 Object tp = jsonObject.get...("type"); String type = jsonObject.getString("type"); Object类->Map集合 //适用于情景二,只适用于map格式object类: Object

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获取Object对象length

所有JS程序猿(甚至不止JS)都知道,数组(Array)是有length,通过length属性,可以很方便获取数组长度。可以说,只要使用到了数组,就必会使用到其length属性。...而Object对象是没有length属性或方法,它确实没有存在必要,因为人们只会在乎该对象能提供什么样方法,而没有必要知道它到底有多少方法。...的确,这确实不是一个普遍性需求, 因此ECMAScript也不会为自己增加额外负担。 我之前一直没有考虑过这个问题,我们通过CGI获取数据,对于一条一条数据,后台将其做成数组并以json返回。...}); 4 }catch(e){} 面对这样数据,我就犯愁了,因为object不能获取对象长度。...为了更方便使用这个方法,可以把它写到Object原型里面去,并且不去计算它原型长度,如下代码所示: var a = {a:1,b:2,c:3,d:4}; Object.prototype.length

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目标检测(Object Detection)评估指标mAP

Object Detection不仅需要检测出图像物体分类,还需要给出物体在图像位置,并使用IoU来映射Prediction结果与Ground Truth关系。...IoU 在Object Detection是通过计算Prediction Box与Ground Truth Box交并比(IoU)来评价边界框正确性度量指标。...and the ground truth boxes mAP@.50.5就是指在IoU=0.5时目标检测效果....Precision和Recall之间往往是一种博弈关系,好模型让Recall增长同时保持Precision也在很高水平,而差模型性可能会损失很多Precision才能换来Recall提高...Precision和Recall受到IoU和置信度阈值影响,IoU很容易标准化,比如在PASCAL VOC采用IoU阈值为0.5,而COCO采用了一系列IoU阈值(0.05至0.95),但是不同模型置信度会差异很大

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object detection非极大抑制(NMS)算法

一、概述 非极大抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大元素,可以理解为局部最大搜索。...Box列表B及其对应置信度S,采用下面的计算方式.选择具有最大score检测框M,将其B集合移除并加入到最终检测结果D.通常将B剩余检测框与MIoU大于阈值NtB移除.重复这个过程...非极大抑制方法是:先假设有6个矩形框,根据分类器类别分类概率做排序,假设从小到大属于车辆概率 分别为A、B、C、D、E、F。...(1)最大概率矩形框F开始,分别判断A~E与F重叠度IOU是否大于某个设定阈值; (2)假设B、D与F重叠度超过阈值,那么就扔掉B、D;并标记第一个矩形框F,是我们保留下来。...(3)剩下矩形框A、C、E,选择概率最大E,然后判断E与A、C重叠度,重叠度大于一定阈值,那么就扔掉;并标记E是我们保留下来第二个矩形框。 就这样一直重复,找到所有被保留下来矩形框。

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