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为什么不建议在 for 循环里捕捉异常?

在回答标题这个问题之前,我们先试想一下,在没有 try…catch 的情况下,如果想要对函数的异常结果进行判断,我们应该怎么做? 异常 第一个想法肯定就是 if…else 了,一般情况下,相关的代码段我们都是放在一起的,如果此时你的程序中有大量的代码段要做这做判断,这就意味着后面执行的逻辑会依赖你前面语句的执行情况,也就意味着你每调用一个可能会出现错误的函数的时候,都要先判断是否成功,然后再继续执行后面的语句。这就会导致你的代码中会充斥着大量的 if…else。 Java 是一门工程性的语言,而工程也是一种艺术,因此采用这样的做法显然是很不优雅的。《Thinking in Java》中提到“badly formed code will not be run.”,意思是结构不优雅的代码不应该被执行,于是一个适用于 Java 的异常处理机制便应运而生了。 Java 的异常处理其目的在于通过使用少于目前数量的代码来简化大型程序,举个简单的例子 🌰 不用 try…catch FileReader fr = new FileReader("path");if (fr == null) { Sy...

使用OpenCV对运动员的姿势进行检测

点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶” 重磅干货,第一时间送达 如今,体育运动的热潮日益流行。同样,以不正确的方式进行运动的风险也在增加。有时可能会导致严重的伤害。考虑到这些原因,提出一种以分析运动员的关节运动,来帮助运动员纠正姿势的解决方案。 人体姿势估计是计算机视觉领域的重要问题。它的算法有助于定位手腕,脚踝,膝盖等部位。这样做是为了使用深度学习和卷积神经网络的概念提供个性化的运动训练体验。特别是对于体育活动而言,训练质量在很大程度上取决于图像或视频序列中人体姿势的正确性。 从图像或视频序列中检测运动员的姿势 数据集 正确选择数据集以对结果产生适当影响也是非常必要的。在此姿势检测中,模型在两个不同的数据集即COCO关键点数据集和MPII人类姿势数据集上进行了预训练。 1. COCO:COCO关键点数据集是一个多人2D姿势估计数据集,其中包含从Flickr收集的图像。迄今为止,COCO是最大的2D姿势估计数据集,并被视为测试2D姿势估计算法的基准。COCO模型有18种分类。COCO输出格式:鼻子— 0,脖子—1,右肩—2,右肘—3,右手腕—4,左肩—5,左手肘—6,左手腕—...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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