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Java - 面向对象中的三大特征

面向对象 继承 什么是继承 在继承的关系中，“子类就是一个父类”。子类可以被当做父类看待 例如：父类是员工，子类是讲师，那么“讲师就是一个员工”。...; } } 子类（老师）：Teacher public class Teacher extends Employee{ //子类中是空的，但继承了父类 } 应用 代码复用效果 在原来的...，创建子类对象，访问成员方法的规则，创建的对象是谁，就优先用谁，如果没有就网上找 注意事项 无论是成员方法还是成员变量，如果没有都是向上找父类，绝不会向下找子类 重写（Override）的概念 在继承关系中...，方法的名称一样，参数列表也一样 注意不要和方法重载混淆 重写（Override）：方法的名称一样，参数列表【也一样】，覆盖，覆写 重载（Overload）：方法的名称一样，参数列表【不一样】 特点 创建的是子类对象...无论右边new的时候换成哪个子类对象，等号左边调用方法都不会变化。

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PCA不适用于时间序列分析的案例研究

我们甚至可以将它用于时间序列分析，虽然有更好的技术。在这篇文章中，我想向您介绍动态模式分解 (DMD)，这是一种源自我的研究领域：流体动力学的用于高维时间序列的线性降维技术。...DMD 结合了两个世界中的优点：PCA 和傅立叶变换。在数学上，它与动力系统理论中的一个基本算子有关，称为 Koopman 算子。...下图描述了广义 Hermitian 特征问题的特征值和 DMD 模式的空间支持。 ? DMD 分析的结果。左：广义 Hermitian 特征问题的特征值。...在收集了相当多的温度和速度场快照后，进行了 DMD 分析。结果如下所示。 ? 混沌热虹吸管的 DMD 分析。1 级模型捕获速度场中的大部分动态，而 2 级模型需要用于温度。...总结 由于其简单性，PCA 在数据科学中无处不在。由于这种简单性，事实证明它也经常用于不应该使用或存在同样简单但更好的方法的情况。高维时间序列分析就是这样的一个例子。

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应用于SFM中像素特征精细化的方法（已开源）

摘要 找到能够在多个视图中重复的局部特征是稀疏三维重建的基础，经典图像匹配式一次性地检测每个图像的关键点，这可能会产生局部性差的特征，并将较大的误差传播到最终的结构成果中。...主要贡献 在 3D 重建任务中，跨源的多视角可复检的特征点提取尤为重要，常见的的 SFM 框架中，特征提取之后其位置并不会发生改变，若这个提取过程中出现了误差（噪声干扰），势必造成后续几何结构的误差累计...本文针对以上 SFM 框架中的两个步骤进行了优化： 1. 特征匹配后使用 Featuremetric (深度特征度量)对特征点位置进行优化； 2....2D观测，调整每一个 跟踪 对应的特征点在图像中的位置；根据调整后的位置进行 SFM 重建，重建过程中的 BA 优化残差由重投影误差变为 Featuremetric 误差。...3D模型与下游应用程序兼容，例如用于视觉定位的建图。

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用于语义分割的特征共享协作网络

通过共享特征映射，两个网络中的一个可以获得单个网络无法获得的信息。此外，为了提高合作程度，我们提出了只连接同一层和多层的两种方法。我们在两种网络上评估了我们提出的想法。...由于底层网络将上层网络获得的特征图进行拼接，拼接后的特征图中滤波器的数量比原网络多出两倍。这就是我们在本文中提出的合作学习。 在我们的方法中，我们采用了以下损失，因为我们的方法同时分别训练两个cnn。...在这种网络结构中，我们可以训练两个网络，同时共享单个网络无法获得的特征映射。合作学习有几个优点。首先，我们可以通过使用两个网络之间的特征映射来增加有用信息的数量。...我们认为采用一种简单的编译码结构网络是有效的不同层连接。如果我们在图4中使用注意模块。城市景观数据集上的分割结果(val)。基线是由Deeplabv3+增强特征映射，同层连接的合作学习是有效的。...在实验中，我们将图2(a)所示的网络集成与提出的协作网络进行了比较。所提出的两种连接方法比两种网络集成的方法更精确。通过两种实验验证了该协作网络的有效性。

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用于 BCI 信号分类的深度特征的 Stockwell 变换和半监督特征选择

因此，在这项工作中，MI 活动已用于 BCI 系统，我们的目标是使用三步特征提取技术在 MI 任务中使用较少数量的特征来提高分类性能。 特征提取和分类是 MI EEG 信号处理中的两个显着因素。...几项研究表明，具有变体母小波的连续小波变换 (CWT) 代表了适当的多尺度分析，用于在 BCI 任务中提取 MI EEG 信号的时频分辨率中的重要特征[25 – 27]。...特征缩减 CNN 自动从每个 TFM 中提取高维深度特征。所有提取的特征都没有提供信息，而且大部分都是多余的。如前所述，SDA 被考虑用于减少特征。...此外，参考文献中还考虑了高阶动态模式分解和多通道奇异谱分解混合。[78]用于特征提取。参考文献中的作者，[27]利用三种不同的母小波，即Morlet、Bump和墨西哥小波来提取TFM。...作为提取特征的 Hjorth 参数、用于特征选择的 ANOVA 和用于分类的 SVM 的组合在参考文献中达到了 82.58% 的准确率。[81] 参考文献中使用了双树复小波。

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面向对象的三大特征-封装

1、封装概述 1.1、什么是封装 成员变量都是隐藏在对象内部的，外界无法直接操作和修改。 封装可以被认为是一个保护屏障，防止该类的代码和数据被其他类随意访问。要访问该类的数据，必须通过指定的方式。...1.3、封装步骤 private修饰成员变量 对需要访问的成员变量，提供对应的一对get/set方法 1.4、案例 **需求：**编写一个类中得到生日的方法 分析： ① 类的成员变量可以成为只读或者只写的...比如用：访问器getXxxx();或者修改器setXxxx(); ② 类可以对储存在其中的成员变量中的内容有一个整体的控制。可以根据访问修饰符的提点在其它类中调用该类中的属性和行为。...2.2、公共方法访问 对每个值属性提供对外的公共方法访问，也就是创建一对赋值取值方法，用于对私有属性的访问。...采用this关键字是为了解决成员变量（private String name）和局部变量（setName(String name)中的name变量）之间发生的同名的冲突。

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识别实体与值对象的特征

甄别实体与值对象非常重要，正确与否会直接影响聚合的设计。 聚合是边界 在DDD中，聚合是实体与值对象的边界。...在一个限界上下文的所有领域模型（实体和值对象）中，按照关系的强弱与概念的完整性，将其划分为多个聚合，就好像草原部落由一个个蒙古包构成了松散的聚居社群一般。...如果一个值对象与多个实体之间存在关系，要么说明多个实体都属于一个聚合；要么意味着该值对象需要复制为多份，放到不同的聚合中，如下图所示： 如此一来，对于聚合边界的识别，就变成了对实体关系强弱的判断。...因此，要正确地甄别实体与值对象，需要结合具体的上下文。 识别的特征 即便如此，仍然缺乏相对客观的判断标准。为此，我总结了如下几个特征。 相等性 甄别实体与值对象，可以首先从相等性进行判断。...可是，在考勤上下文的领域模型中，Holiday类是完全独立的，不依附于其他任何实体，而它也需要管理生命周期。这时，就应遵循独立性特征，将其“升级”为实体。

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面向对象的三大特征-继承

1、继承概述 1.1、什么是继承 继承是面向对象的核心特性，是面向对象的学习重点。同时继承是代码复用的重要方式，可以表示类与类之间的关系，是所有面向对象语言不可缺少的组成部分。...* 地址  * 行为  * 在家吃饭  */ public class Home { private String address; //动物在家吃饭 //在所有使用父类类型的地方均可以传入其子类对象...class A{} //相当于 class A extends Object{}//所有类都继承了Object类，继承Object类可以省略 4.4、在所有使用父类类型的地方均可以传入其子类对象。...(注：在学习完多态和抽象类后我们会对方法重写有更深的理解) 5.2、方法重写格式 子类中定义与父类一样的方法便将父类的方法重写了。此时，当创建子类对象，调用方法时，会调用子类重写后的方法。...this.name = name; } } 子类 public class ChinesePerson extends Person{ @Override //@Override是用于强制规定当前定义的方法一定为重写的方法

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面向对象的三大特征-多态

但是向上转型存在一些缺憾，那就是它必定会导致一些方法和属性的丢失，而导致我们不能够获取它们。所以父类类型的引用可以调用父类中定义的所有属性和方法，对于只存在与子类中的方法和属性它就望尘莫及了。...2.1、实现多态的必要条件 **继承：**在多态中必须存在有继承关系的子类和父类。...**重写：**子类对父类中某些方法进行重新定义，在调用这些方法时就会调用子类的方法。 **向上转型：**在多态中需要将子类的引用赋给父类对象，只有这样该引用才能够具备技能调用父类的方法和子类的方法。...只有满足了上述三个条件，我们才能够在同一个继承结构中使用统一的逻辑实现代码处理不同的对象，从而达到执行不同的行为。...2.2、实现多态的原则 对于Java而言，多态的实现机制遵循一个原则：当超类对象引用变量引用子类对象时，被引用对象的类型而不是引用变量的类型决定了调用谁的成员方法，但是这个被调用的方法必须是在超类中定义过的

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DiffusionDet：用于对象检测的扩散模型

最近，DETR [10] 提出可学习的对象查询来消除手工设计的组件并建立端到端的检测管道，引起了人们对基于查询的检测范式的极大关注 [21、46、81、102]。 图 1. 用于对象检测的扩散模型。...然后，这些噪声框用于从骨干编码器的输出特征图中裁剪感兴趣区域 (RoI) 的 [33、66] 特征，例如 ResNet [34]、Swin Transformer [54]。...然而，尽管对这个想法很感兴趣，但以前没有成功地将生成扩散模型用于对象检测的解决方案，其进展明显落后于分割。...特征金字塔网络 [49] 用于根据 [49、54、81] 为 ResNet 和 Swin 主干生成多尺度特征图。 检测解码器。...我们在表 3a 中研究了比例因子的影响。结果表明，2.0 的缩放因子实现了最佳 AP 性能，优于图像生成任务中的标准值 1.0 [13、35] 和用于全景分割的标准值 0.1 [12]。

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对java面向对象的三大特征的理解_Java面向对象的三大特征是什么？

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 面向对象的三大核心特性简介 面向对象开发模式更有利于人们开拓思维，在具体的开发过程中便于程序的划分，方便程序员分工合作，提高开发效率。...该开发模式之所以使程序设计更加完善和强大，主要是因为面向对象具有继承、封装和多态 3 个核心特性。 1、继承的概念 继承是java面向对象编程技术的一块基石，因为它允许创建分等级层次的类。...继承就是子类继承父类的特征和行为，使得子类对象(实例)具有父类的实例域和方法，或子类从父类继承方法，使得子类具有父类相同的行为。 兔子和羊属于食草动物类，狮子和豹属于食肉动物类。...2、Java 多态 多态是同一个行为具有多个不同表现形式或形态的能力。 多态就是同一个接口，使用不同的实例而执行不同操作 多态性是对象多种表现形式的体现。...同一个事件发生在不同的对象上会产生不同的结果。 3、Java 封装 在面向对象程式设计方法中，封装(英语：Encapsulation)是指一种将抽象性函式接口的实现细节部份包装、隐藏起来的方法。

27010

干货 | 基于特征的图像配准用于缺陷检测

投稿作者：小黄弟 来自:中国电科智慧城市建模仿真与智能技术重点实验室 文字编辑：gloomyfish 特征提取 基于特征的图像配准，具有非常广泛的应用，大致流程可以如下: ?...此外补充一点，自从OpenCV3.x开始，受到SIFT跟SURF专利授权的影响，OpenCV正式的发布版本中已经移除了SIFT跟SURF算法。...所以在一般情况下建议使用ORB特征匹配，如果效果不好再尝试AKAZE/SURF/SIFT等其它特征匹配算法。 特征对齐/配准 两幅图像之间的基于特征匹配的透视变换矩阵求解通常被称为图像对齐或者配准。...基于特征的匹配可以很好实现图像对齐或者配准，首先需要获取两张图像的特征关键点与特征描述子，然后通过暴力匹配或者FLANN匹配寻找匹配度高的相关特征点。...应用代码演示 下面是一个简单的代码演示，基于特征对齐，实现基于分差的缺陷检测。 ? 用基于ORB特征的匹配结果，如下图所示，可以看到有一些错误的匹配点 ?

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更丰富的卷积特征用于目标边缘检测

那么，我们为什么不充分利用现在的CNN特征呢？？？在此基础上，提出了一种充分利用CNN特征的新深层结构-更丰富的卷积特征(RCF)，以图像对图像的方式对边缘检测进行像素级预测。...RCF将所有卷积特征封装成更有区分性的表示，从而很好地利用了丰富的特征层次结构，并且可以通过反向传播进行训练。RCF充分利用对象的多尺度和多层次信息，全面地进行图像到图像的预测。...此外，提出的方法还有一个快速版本，其达到了ODS F-measure为为0.806与30 fps。通过将RCF边缘应用于经典图像分割，验证了该方法的通用性。 RCF ?...将其Conv层划分为五个阶段，在这五个阶段中，在每个阶段之后连接池化层。由每个Conv层捕获的有用信息随着其感受野大小的增加变得更粗。在HED文献中中可以找到不同层的详细感受野大小。...这个边缘数据集通常由几个注释者使用他们关于对象或对象部分的存在的知识来标记。虽然人类的认知能力不同，但对于同一幅图像，这些人标记的边缘具有很高的一致性。

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用于吸烟行为检测的可解释特征学习框架

有研究者开发了一个用于吸烟行为检测的可解释特征学习框架，它利用深度学习VGG-16预训练网络对输入图像进行预测和分类，在最相关的学习特征/像素或神经元上，使用逐层相关性传播 ( Layer-wise Relevance...有趣的是，网络根据图像区域区分重要特征和不重要特征。该技术还可以检测其他可吸烟药物，如杂草、水烟、大麻等。...三、框架设计 除了机器视觉深度学习的进步和智能城市中相机的快速普及之外，对公共卫生的需求帮助我们提出了使用VGG16相关深度神经网络进行特征学习和分类的吸烟行为检测计算机视觉解决方案。...还使用了Google搜索中的一组图片（关键词如吸烟、吸烟者、人、咳嗽、打电话、饮用水等）。...然后，执行通用数据可视化以识别和学习任何指示吸烟的特征。在这个实现中，我们只关注两个类（吸烟/不吸烟）并保存各自的图像标签。

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MoCo不适用于目标检测？MSRA提出对象级对比学习的目标检测预训练方法SoCo！性能SOTA！（NeurIPS 2021）

本文的目标是开发与目标检测相一致的自监督预训练。在目标检测中，检测框用于对象的表示。目标检测的平移和尺度不变性由边界框的位置和大小来反映。...不同于先前的图像级对比学习方法，将整张图片作为作为一个实例，SoCo将图像中的每个对象proposal视为一个独立的实例。 因此，作者设计了一个新的预训练任务，用于学习与目标检测兼容的对象级视觉表示。...为了实现这一点，SoCo通过构造多个增强视图并对特征金字塔的不同层应用尺度感知的分配策略，鼓励目标尺度和位置的多样性。最后，应用对象级对比学习来最大化同一对象在增强视图中的特征相似性。...对于边界框表示b，应用RoIAlign从相应的尺度级别提取前景特征。为了进一步的结构调整，作者在预训练中另外引入了一个R-CNN head。...在线网络和目标网络共享相同的结构，但具有不同的权重。图像中的一组对象proposal表示为,为视图中proposal 的对象级表示，为视图中 的表示。

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面向对象的三大特征是什么？

封装 封装是指把一个对象的状态信息（也就是属性）隐藏在对象内部，不允许外部对象直接访问对象的内部信息。但是可以提供一些可以被外界访问的方法来操作属性。...(String name) { this.name = name; } } 继承 不同类型的对象，相互之间经常有一定数量的共同点。...关于继承如下 3 点请记住： 子类拥有父类对象所有的属性和方法（包括私有属性和私有方法），但是父类中的私有属性和方法子类是无法访问，只是拥有。 子类可以拥有自己属性和方法，即子类可以对父类进行扩展。...子类可以用自己的方式实现父类的方法。 多态 多态，顾名思义，表示一个对象具有多种的状态。具体表现为父类的引用指向子类的实例。...多态的特点: 对象类型和引用类型之间具有继承（类）/实现（接口）的关系； 引用类型变量发出的方法调用的到底是哪个类中的方法，必须在程序运行期间才能确定； 多态不能调用“只在子类存在但在父类不存在”的方法

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