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go语言中函数参数传值还是传引用的思考

算起来这些年大大小小也用过一些不同编程语言,但平时开发还是以C++为主,得益于C++精确的语义控制,我可以在编写代码的时候精准地控制每一行代码的行为,以达到预期的目的。但是C++的这种强大的语义控制,就带来了极多的概念和极大的学习成本,几乎逼着使用者不得不去了解该语言中的所有细节行为,以防出现意料之外的情况。新时代的语言如golang等,较之C++就好比美图秀秀对比photoshop(绝非贬义),同样都提供了修图的功能,但是前者屏蔽了诸多细节,更傻瓜式且易于使用,一样能达到好的效果;而后者则提供了更多专业的编辑手段,能够满足更精细化更底层的需求,但是随之而来的就是巨大的学习成本。显然两者各有优劣,但是对当今快速发展的互联网来说,以golang为代表的新时代语言更加能够适应敏捷开发的模式,比较起来,C++这些前辈还是“太重”了。

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烟花厂人员作业释放静电行为检测算法

烟花厂人员作业释放静电行为检测算法通过python+yolo系列算法模型框架,烟花厂人员作业释放静电行为检测算法在工厂车间入口处能够及时捕捉到人员是否触摸静电释放仪。一旦检测到人员进入时没有触摸静电释放仪,系统将自动触发告警。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法使用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法选择YOLO框架模型的结构非常简单,就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接,从网络结构上看,与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别,最大的差异是输出层用线性函数做激活函数,因为需要预测bounding box的位置(数值型),而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说,YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。

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河道水尺水位监测系统

河道水尺水位监测系统基于python+opencv对河道湖泊水尺水位进行7*24小时全天候实时监测,当河道水尺水位监测系统监测到河道水位异常变化时,系统立即抓拍存档同步回传图片给后台监控平台,提醒后台工作人员及时处理异常情况,避免更大损失的发生。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。OpenCV-Python使用Numpy,这是一个高度优化的数据库操作库,具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库(如SciPy和Matplotlib)集成更容易。

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C++中的不规则二维数组

最近刚学习C++的一些编程技巧,对于一些相对比较陌生的问题,只能采取一些简单粗暴的方案来实现。就比如说,我们可以在Python中定义一个[[0,0,0],[1,2],[1,1,1],[3]]这样的不规则的二维数组(list)。那么如果我们想在C++中实现一个类似的数据结构,应该怎么去设计呢?更具体一点的问题,当我们给C++输入一个固定长度的数组,比如Shape为(4,3),然后再给出一个Shape为(4,)的有效索引数组,保存的是第二个维度中数据的有效长度(这里有个要求是输入的有效位数处于固定长度数组的末尾,因为我们一般去更新数组时也是从末尾处push_back进去)。最后用一个数据结构保存这个不规则的二维数组,并且可以正常索引和打印。

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