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    2018-11-22 17:38:12
    JDK7里面新增的Objects类,该类的主要用途是将操作对象的一切常用操作进行的封装。包括hashCode、equals等。 本文是以java8版本介绍Objects类,所以也会介绍一下java8新增的方法。下面进入正题: 知识点一:Objects...


    【前言】

    JDK7里面新增的Objects类,该类的主要用途是将操作对象的一切常用操作进行的封装。包括hashCode、equals等。
    本文是以java8版本介绍Objects类,所以也会介绍一下java8新增的方法。下面进入正题:


    【简介】

    /**
     * This class consists of {@code static} utility methods for operating
     * on objects.  These utilities include {@code null}-safe or {@code
     * null}-tolerant methods for computing the hash code of an object,
     * returning a string for an object, and comparing two objects.
     *
     * @since 1.7
     */
     大概翻译: 
         本类由一些操作对象的静态工具方法构成,这些工具方法包括了非空检查、方法的非空参数检查、
         比较对象的hashCode、为对象返回一个字符串表示、比较两个对象
      从j.7开始添加该类
    

    【特点】

    • 该类是使用final修饰,不能被继承
    • 该类的构造方法被私有化(使用private修饰),不能直接创建对象
    • 该类中所有的方法都是静态方法,可以使用类型直接调用(对应2,该类不需要创建对象)

    【源码截图】

    这里写图片描述


    【常用API】

    //比较两个对象是否相等(首先比较内存地址,然后比较a.equals(b),只要符合其中之一返回true)
    public static boolean equals(Object a, Object b);
    
    //深度比较两个对象是否相等(首先比较内存地址,相同返回true;如果传入的是数组,则比较数组内的对应下标值是否相同)
    public static boolean deepEquals(Object a, Object b);
    
    //返回对象的hashCode,若传入的为null,返回0
    public static int hashCode(Object o);
    
    //返回传入可变参数的所有值的hashCode的总和(这里说总和有点牵强,具体参考Arrays.hashCode()方法)
    public static int hash(Object... values);
    
    //返回对象的String表示,若传入null,返回null字符串
    public static String toString(Object o)
    
    //返回对象的String表示,若传入null,返回默认值nullDefault
    public static String toString(Object o, String nullDefault)
    
    //使用指定的比较器c 比较参数a和参数b的大小(相等返回0,a大于b返回整数,a小于b返回负数)
    public static <T> int compare(T a, T b, Comparator<? super T> c) 
    
    //如果传入的obj为null抛出NullPointerException,否者返回obj
    public static <T> T requireNonNull(T obj) 
    
    //如果传入的obj为null抛出NullPointerException并可以指定错误信息message,否者返回obj
    public static <T> T requireNonNull(T obj, String message)
    
    -----------------------------以下是jdk8新增方法---------------------------
    
    //判断传入的obj是否为null,是返回true,否者返回false
    public static boolean isNull(Object obj)
    
    //判断传入的obj是否不为null,不为空返回true,为空返回false (和isNull()方法相反)
    public static boolean nonNull(Object obj)
    
    //如果传入的obj为null抛出NullPointerException并且使用参数messageSupplier指定错误信息,否者返回obj
    public static <T> T requireNonNull(T obj, Supplier<String> messageSupplier)
    

    【案例】

    下面简单测试了几个方法:

    package cn.demo;
    
    import org.junit.Test;
    
    import java.util.Comparator;
    import java.util.Objects;
    
    public class ObjectsTest {
    
        /**
         *  因为Objects类比较简单,所以只用这一个测试用例进行测试
         * */
        @Test
        public void equalsTest(){
            String str1 = "hello";
            String str2 = "hello";
            
            // 比较对象是否是同一对象
            // Objects.equals(str1, str2) ?  true
            boolean equals = Objects.equals(str1, str2);
            System.out.println("Objects.equals(str1, str2) ?  "+ equals);
        }
        
        @Test
        public void deepEqualsTest(){
            String str1 = "hello";
            String str2 = "hello";
            
            // 比较对象是否是同一对象
            boolean deepEquals = Objects.deepEquals(str1, str2);
            //Objects.deepEquals(str1, str2) ?  true
            System.out.println("Objects.deepEquals(str1, str2) ?  "+ deepEquals);
            
            int[] arr1 = {1,2};
            int[] arr2 = {1,2};
            // 比较数组是否是同一数组
            deepEquals = Objects.deepEquals(arr1, arr2);
            //Objects.deepEquals(arr1, arr2) ?  true
            System.out.println("Objects.deepEquals(arr1, arr2) ?  "+ deepEquals);
        }
        
        @Test
        public void hashCodeTest(){
            String str1 = "hello";
    
            // 获取hashCode 值
            int hashCode = Objects.hashCode(str1);
            //Objects.hashCode(str1) ?  99162322
            System.out.println("Objects.hashCode(str1) ?  "+ hashCode);
    
            // 获取null的hashCode 值
            hashCode = Objects.hashCode(null);
            //Objects.hashCode(null) ?  0
            System.out.println("Objects.hashCode(null) ?  "+ hashCode);
        }
    
        @Test
        public void hashTest(){
            int  a  = 100;
    
            // 获取hashCode 值
            int hashCode = Objects.hashCode(a);
            //Objects.hashCode(str1) ?  100
            System.out.println("Objects.hashCode(str1) ?  "+ hashCode);
    
            // 获取hashCode 值
            int[] arr = {100,100};
            hashCode = Objects.hash(arr);
            //Objects.hashCode(arr) ?  1555093793
            System.out.println("Objects.hashCode(arr) ?  "+ hashCode);
        }
    
        @Test
        public void compareTest(){
            int a = 10;
            int b = 11;
    
    		// 比较对象
            int compare = Objects.compare(a, b, new Comparator<Integer>() {
                @Override
                public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                    return o1.compareTo(o2);
                }
            });
            
            // compare = -1
            System.out.println(" compare = "+ compare);
        }
    
        @Test
        public void requireNonNullTest(){
            String test = null;
            // java.lang.NullPointerException
           //  String s = Objects.requireNonNull(test);
    
            // java.lang.NullPointerException: 这是空指针异常提示的信息
            // String s = Objects.requireNonNull(test, "这是空指针异常提示的信息");
    
    
            // java.lang.NullPointerException: 我是返回的异常信息
            String s = Objects.requireNonNull(test,()->"我是返回的异常信息");
        }
    }
    

    【总结】

    Objects类给我们提供了一些常用的操作对象的方法,我们可以直接使用,这是非常方便的。尤其是requireNonNull()方法,在我们写方法时需要判断传入的参数是否为null可以使用该方法及其方便。

    展开全文
  • 论文精读——CenterNet :Objects as Points

    万次阅读 多人点赞 2019-04-18 13:09:34
    论文题目:Objects as Points 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf 发布时间:2019.4.16 机构:UT Austin,UC Berkeley 代码:https://github.com/xingyizhou/CenterNet Abstract 目标检测识别...

    论文题目:Objects as Points

    论文地址:https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf

    发布时间:2019.4.16

    机构:UT Austin,UC Berkeley

    代码:https://github.com/xingyizhou/CenterNet

     


    Abstract

           目标检测识别往往在图像上将目标用矩形框形式框出,该框的水平和垂直轴与图像的水平和垂直向平行。大多成功的目标检测器都先穷举出潜在目标位置,然后对该位置进行分类,这种做法浪费时间,低效,还需要额外的后处理。本文中,我们采用不同的方法,构建模型时将目标作为一个点——即目标BBox的中心点。我们的检测器采用关键点估计来找到中心点,并回归到其他目标属性,例如尺寸,3D位置,方向,甚至姿态。我们基于中心点的方法,称为:CenterNet,相比较于基于BBox的检测器,我们的模型是端到端可微的,更简单,更快,更精确。我们的模型实现了速度和精确的最好权衡,以下是其性能:

    MS COCO dataset, with 28:1% AP at 142 FPS, 37:4% AP at 52 FPS, and 45:1% AP with multi-scale testing at 1.4 FPS.

    用同个模型在KITTI benchmark 做3D bbox,在COCO keypoint dataset做人体姿态检测。同复杂的多阶段方法比较,我们的取得了有竞争力的结果,而且做到了实时的。


    Introduction

           目标检测 驱动了 很多基于视觉的任务,如 实例分割,姿态估计,跟踪,动作识别。且应用在下游业务中,如 监控,自动驾驶,视觉问答。当前检测器都以bbox轴对称框的形式紧紧贴合着目标。对于每个目标框,分类器来确定每个框中是否是特定类别目标还是背景。

    One stage detectors 在图像上滑动复杂排列的可能bbox(即锚点),然后直接对框进行分类,而不会指定框中内容。

    Two-stage detectors 对每个潜在框重新计算图像特征,然后将那些特征进行分类。

    后处理,即 NMS(非极大值抑制),通过计算Bbox间的IOU来删除同个目标的重复检测框。这种后处理很难区分和训练,因此现有大多检测器都不是端到端可训练的。

     

           本文通过目标中心点来呈现目标(见图2),然后在中心点位置回归出目标的一些属性,例如:size, dimension, 3D extent, orientation, pose。 而目标检测问题变成了一个标准的关键点估计问题。我们仅仅将图像传入全卷积网络,得到一个热力图,热力图峰值点即中心点,每个特征图的峰值点位置预测了目标的宽高信息

    模型训练采用标准的监督学习,推理仅仅是单个前向传播网络,不存在NMS这类后处理

     对我们的模型做一些拓展(见图4),可在每个中心点输出3D目标框,多人姿态估计所需的结果。

    对于3D BBox检测,我们直接回归得到目标的深度信息,3D框的尺寸,目标朝向;

    对于人姿态估计,我们将关节点(2D joint)位置作为中心点的偏移量,直接在中心点位置回归出这些偏移量的值。

     由于模型设计简化,因此运行速度较高(见图1)


    Related work

            我们的方法与基于锚点的one-stage方法相近。中心点可看成形状未知的锚点(见图3)。但存在几个重要差别(本文创新点):

    第一,我们分配的锚点仅仅是放在位置上,没有尺寸框。没有手动设置的阈值做前后景分类。(像Faster RCNN会将与GT IOU >0.7的作为前景,<0.3的作为背景,其他不管);

    第二,每个目标仅仅有一个正的锚点,因此不会用到NMS,我们提取关键点特征图上局部峰值点(local peaks);

    第三,CenterNet 相比较传统目标检测而言(缩放16倍尺度),使用更大分辨率的输出特征图(缩放了4倍),因此无需用到多重特征图锚点;

    通过关键点估计做目标检测:

           我们并非第一个通过关键点估计做目标检测的。CornerNet将bbox的两个角作为关键点;ExtremeNet 检测所有目标的 最上,最下,最左,最右,中心点;所有这些网络和我们的一样都建立在鲁棒的关键点估计网络之上。但是它们都需要经过一个关键点grouping阶段,这会降低算法整体速度;而我们的算法仅仅提取每个目标的中心点,无需对关键点进行grouping 或者是后处理

    单目3D 目标检测:

    3D BBox检测为自动驾驶赋能。Deep3Dbox使用一个 slow-RCNN 风格的框架,该网络先检测2D目标,然后将目标送到3D 估计网络;3D RCNN在Faster-RCNN上添加了额外的head来做3D projection;Deep Manta 使用一个 coarse-to-fine的Faster-RCNN ,在多任务中训练。而我们的模型同one-stage版本的Deep3Dbox 或3D RCNN相似,同样,CenterNet比它们都更简洁,更快


    Preliminary

            令I\epsilon R^{W\times H\times 3} 为输入图像,其宽W,高H。我们目标是生成关键点热力图\hat{Y}\epsilon [0,1]^{\frac{W}{R}\times \frac{H}{R}\times C},其中R 是输出stride(即尺寸缩放比例),C是关键点类型数(即输出特征图通道数);关键点类型有: C = 17 的人关节点,用于人姿态估计; C = 80 的目标类别,用于目标检测。我们默认采用下采用数为R=4 ;\hat{Y}_{x,y,c}=1 表示检测到的关键点;\hat{Y}_{x,y,c}=0 表示背景;我们采用了几个不同的全卷积编码-解码网络来预测图像 得到的\hat{Y}:stacked hourglass network , upconvolutional residual networks (ResNet), deep layer aggregation (DLA) 。

           我们训练关键点预测网络时参照了Law和Deng (H. Law and J. Deng. Cornernet: Detecting objects as
    paired keypoints. In ECCV, 2018.)  对于 Ground Truth(即GT)的关键点 c ,其位置为 p \epsilon R^{2} ,计算得到低分辨率(经过下采样)上对应的关键点 \tilde{p}=\left \lfloor \frac{p}{R} \right \rfloor . 我们将 GT 关键点 通过高斯核  分散到热力图 上,其中 是目标尺度-自适应 的标准方差。如果对于同个类 c (同个关键点或是目标类别)有两个高斯函数发生重叠,我们选择元素级最大的。训练目标函数如下,像素级逻辑回归的focal loss:

     其中  和 是focal loss的超参数,实验中两个数分别设置为2和4, N是图像 I 中的关键点个数,除以N主要为了将所有focal loss归一化。

            由于图像下采样时,GT的关键点会因数据是离散的而产生偏差,我们对每个中心点附加预测了个局部偏移  所有类别 c 共享同个偏移预测,这个偏移同个 L1 loss来训练:

     只会在关键点位置 做监督操作,其他位置无视。下面章节介绍如何将关键点估计用于目标检测。


    Objects as Points

            令 是目标 k (其类别为   )的bbox. 其中心位置为  ,我们用 关键点估计 来得到所有的中心点,此外,为每个目标 k 回归出目标的尺寸  。为了减少计算负担,我们为每个目标种类使用单一的尺寸预测   ,我们在中心点位置添加了 L1 loss:

     我们不将scale进行归一化,直接使用原始像素坐标。为了调节该loss的影响,将其乘了个系数,整个训练的目标loss函数为:

     实验中, ,,整个网络预测会在每个位置输出 C+4个值(即关键点类别C, 偏移量的x,y,尺寸的w,h),所有输出共享一个全卷积的backbone;

     

    从点到Bbox 

           在推理的时候,我们分别提取热力图上每个类别的峰值点。如何得到这些峰值点呢?做法是将热力图上的所有响应点与其连接的8个临近点进行比较,如果该点响应值大于或等于其八个临近点值则保留,最后我们保留所有满足之前要求的前100个峰值点。令  是检测到的 c 类别的 n 个中心点的集合。 每个关键点以整型坐标 的形式给出。作为测量得到的检测置信度, 产生如下的bbox:

    其中是偏移预测结果;是尺度预测结果;所有的输出都直接从关键点估计得到,无需基于IOU的NMS或者其他后处理。

     

    3D 检测

           3D检测是对每个目标进行3维bbox估计,每个中心点需要3个附加信息:depth, 3D dimension, orientation。我们为每个信息分别添加head.

            对于每个中心点,深度值depth是一个维度的。然后depth很难直接回归!我们参考【D. Eigen, C. Puhrsch, and R. Fergus. Depth map prediction from a single image using a multi-scale deep network. In NIPS, 2014.】对输出做了变换。 其中 是sigmoid函数,在特征点估计网络上添加了一个深度计算通道 , 该通道使用了两个卷积层,然后做ReLU 。我们用L1 loss来训练深度估计器。

           目标的3D维度是三个标量值。我们直接回归出它们(长宽高)的绝对值,单位为米,用的是一个独立的head :   和L1 loss;

           方向默认是单标量的值,然而其也很难回归。我们参考【A. Mousavian, D. Anguelov, J. Flynn, and J. Kosecka.
    3d bounding box estimation using deep learning and geometry. In CVPR, 2017.】, 用两个bins来呈现方向,且i做n-bin回归。特别地,方向用8个标量值来编码的形式,每个bin有4个值。对于一个bin,两个值用作softmax分类,其余两个值回归到在每个bin中的角度。

     

    人姿态估计

           人的姿态估计旨在估计 图像中每个人的k 个2D人的关节点位置(在COCO中,k是17,即每个人有17个关节点)。因此,我们令中心点的姿态是 kx2维的,然后将每个关键点(关节点对应的点)参数化为相对于中心点的偏移。 我们直接回归出关节点的偏移(像素单位) ,用到了L1 loss;我们通过给loss添加mask方式来无视那些不可见的关键点(关节点)。此处参照了slow-RCNN。

            为了refine关键点(关节点),我们进一步估计k 个人体关节点热力图  ,使用的是标准的bottom-up 多人体姿态估计【4,39,41】,我们训练人的关节点热力图使用focal loss和像素偏移量,这块的思路和中心点的训练雷同。我们找到热力图上训练得到的最近的初始预测值,然后将中心偏移作为一个grouping的线索,来为每个关键点(关节点)分配其最近的人。具体来说,令是检测到的中心点。第一次回归得到的关节点为:

    我们提取到的所有关键点(关节点,此处是类似中心点检测用热力图回归得到的,对于热力图上值小于0.1的直接略去): for each joint type j from the corresponding heatmap 

    然后将每个回归(第一次回归,通过偏移方式)位置  与最近的检测关键点(关节点)进行分配 ,考虑到只对检测到的目标框中的关节点进行关联。


    Implementation details

           我们实验了4个结构:ResNet-18, ResNet-101, DLA-34, Hourglass-104. 我们用deformable卷积层来更改ResNets和DLA-34,按照原样使用Hourglass 网络。

    Hourglass

    堆叠的Hourglass网络【30,40】通过两个连续的hourglass 模块对输入进行了4倍的下采样,每个hourglass 模块是个对称的5层 下和上卷积网络,且带有skip连接。该网络较大,但通常会生成最好的关键点估计。

    ResNet

    Xiao et al. [55]等人对标准的ResNet做了3个up-convolutional网络来dedao更高的分辨率输出(最终stride为4)。为了节省计算量,我们改变这3个up-convolutional的输出通道数分别为256,128,64。up-convolutional核初始为双线性插值。

    DLA

    即Deep Layer Aggregation (DLA),是带多级跳跃连接的图像分类网络,我们采用全卷积上采样版的DLA,用deformable卷积来跳跃连接低层和输出层;将原来上采样层的卷积都替换成3x3的deformable卷积。在每个输出head前加了一个3x3x256的卷积,然后做1x1卷积得到期望输出。

    Training

    训练输入图像尺寸:512x512; 输出分辨率:128x128  (即4倍stride);采用数据增强方式:随机flip, 随机scaling (比例在0.6到1.3),裁剪,颜色jittering;采用Adam优化器;

    在3D估计分支任务中未采用数据增强(scaling和crop会影响尺寸);

    更详细的训练参数设置(学习率,GPU数量,初始化策略等)见论文~~

    Inference

    采用3个层次的测试增强:没增强,flip增强,flip和multi-scale(0.5,0.75,1.25,1.5)增强;For flip, we average the network
    outputs before decoding bounding boxes. For multi-scale,we use NMS to merge results.




    Experiments

     

     

     

     

    文章网络结构细节信息见下图:

    展开全文
  • Vivado Objects

    2019-01-14 10:33:32
    Vivado Dbjects Xilinx的UG912中列出了一些VIVADO中使用的objects, Netlist Objects Device Objects Timing Objects Block Design Objects Hardware Manager Objects

    Vivado Objects

    Xilinx的UG912中列出了一些VIVADO中使用的objects,

    • Netlist Objects
    • Device Objects
    • Timing Objects
    • Block Design Objects
    • Hardware Manager Objects

    some descriptons

    BEL

    Typically a BEL, or Basic Element, corresponds to leaf-cell in the netlist view of the design.BELs are device objects on the target Xilinx FPGA on which to place, or map, basic netlist objects like flip-flops, LUTs, and carry logic.BELs are grouped together on the device in SITE objects, such as SLICEs and IO Blocks(IOBs).One or more BELs can be located in a single SITE, and you can use the BEL to assign logic from the design netlist into specific locations or device resources on the target device

    CELL

    A cell is an instance of a netlist logic object, which can either be a leaf-cell or a hierarchical cell. A leaf-cell is a primitive, or a primitive macro, with no further logic detail in the netlist.A hierarchical cell is a module or block that contains one or more additional levels of logic,and eventually concludes at leaf-cells.

    NET

    A net is a set of interconnected pins, ports, and wires. Every wire has a net name, which identifies it. Two or more wires can have the same net name. All wires sharing a common net name are part of a single NET, and all pins or ports connected to these wires are electrically connected.

    PIN

    A pin is a point of logical connectivity on a primitive or hierarchical cell. A pin allows the contents of a cell to be abstracted away, and the logic simplified for ease-of-use. Pins can be scalar, containing a single connection, or can be defined as bus pins to group multiple signals together.

    PORT

    A port is a special type of hierarchical pin, providing an external connection point at the top-level of a hierarchical design, or an internal connection point in a hierarchical cell or block module to connect the internal logic to the pins on the hierarchical cell. Ports can be scalar, containing a single connection, or can be bus ports to group multiple signals together.

    SITE

    A SITE is a device object representing one of many different types of logic resources available on the target Xilinx FPGA.SITEs include SLICE/CLBs which are collections of basic logic elements (BELs) like look-up-tables (LUTs), flip-flops, muxes, carry logic resources to implement fast addition,subtraction, or comparison operations. SLICE/CLBs have wide multiplexers, and dedicated carry chains running vertically from SLICE to SLICE.

    WIRE

    A WIRE is a device object used for routing connections, or NETs, on the Xilinx part. A WIRE is a strip of interconnect metal inside a single tile. Wires connect between PIPs, tie-offs, and SITE_PINs.

    展开全文
  • Overlapping Objects

    2017-09-14 08:44:06
    There are many objects in space with possible overlapping with each other. The space may have arbitary dimension. A one-dimension object is a segment; A two-dimension object is a rectangle; A three-...
  • Objects

    2019-09-30 09:58:51
    Objects是个神马? Objects类是对象工具类,它里面的的方法都是用来操作对象的。 特点: Objects很NB,是所有类的父类,所有的类都有Object类中的那些方法 equals方法 总结: 基本数据类型比较数据值是否相同 ...

    Objects是个神马?

    Objects类是对象工具类,它里面的的方法都是用来操作对象的。

    特点:

    Objects很NB,是所有类的父类,所有的类都有Object类中的那些方法

    equals方法

    总结:

    基本数据类型比较数据值是否相同
    引用数据类型比较对象的地址

    equals的默认方法

    public boolean equals(Object obj)默认比较的是对象的地址

    那我们就要比比两个对象的值怎么办呢?

    可以通过重写equals实现

    如图:
    在这里插入图片描述

    isNull​方法

    static boolean isNull(Object o1) 判断对象是否为null,如果为null返回true

    Student s1 = null;
    Student s2 = new Student("菜虚困", 22);
    // static boolean isNull(Object obj) 判断对象是否为null,如果为null返回true
    System.out.println(Objects.isNull(s1)); // true
    System.out.println(Objects.isNull(s2)); // false
    

    toString方法

    • public String toString() :默认返回对象的地址 包名.类名@地址

    那我们如果需要打印对象的属性怎么办呢?

    重写toString()

    重写如图
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • MoreObjects

    2019-07-29 10:05:28
    MoreObjects是一个辅助类,提供了那些在Objects中没有提供的方法。 T firstNonNull(@Nullable T first, @Nullable T second)。找出first和second中第一个不为空的对象,并返回,如果都为空,抛出空指针异常。目前在...
  • guava之Objects和MoreObjects

    千次阅读 2016-12-17 15:31:27
    java7引入了Objects,有很多实用方法,配合guava的MoreObjects使用方便 java.util.Objects实用方法 compare(T a, T b, Comparator c) deepEquals(Object a, Object b) equals(Object a, Object b) guava...
  • Unpacking objects

    千次阅读 2019-06-12 17:47:17
    最近在使用git的时候从远程拉取代码出现 ...一直停留在Unpacking objects没有反映。通过网络资料查询将git 拉取的地址中的htts换成了git 看到进度条,其实是到github速度慢了,所以看起来是卡住了。 ...
  • Objects Relationships

    2019-03-30 13:49:49
    Objects Relationships Introduction|Object List|Bitmap|Array of Object NumbersUsing Lists, Bitmaps, & Arrays|Application-MPI-Controller Interface Introduction To create a motion applicat...
  • Fake Objects

    2016-05-31 11:11:36
    Spring的创始人Rod Johnson...Fake Objects: objects in appearance, but which don’t exhibit some of the characteristics of objects: identity, state, and behavior。 Let’s look at some common fake object
  • Django objects.all()、objects.get()与objects.filter()区别 本文主要介绍的是关于Django objects.all()、objects.get()与objects.filter()直接区别的相关内容  示例代码: ret=UserInfo.objects.all() all返回的...
  • Objects非空判断

    2020-03-09 16:59:19
    Objects非空判断 新建一个方法,在方法中写如下内容: Objects.requireNonNull(obj,“空指针异常”);
  • Automatic Objects The objects that correspond to ordinary local variables are created when the function's control path passes through the variable's defintion. They are destroyed when control passes
  • 本文主要介绍的是关于Django objects.all()、objects.get()与objects.filter()直接区别的相关内容,文中介绍的非常详细,需要的朋友们下面来一起看看详细的介绍: 示例代码 ret=UserInfo.objects.all() all返回...
  • 首先我们先熟悉下objects的大致概念.object是模型属性---用于模型对象和数据库交互 .objects = Manager() 是管理器类型的对象 ,是Model和数据库进行查询的接口.objects : 管理器对象是Manager类型的对象,定义在from...
  • Guava之Objects

    2019-03-26 14:09:33
    Guava中Objects类提供了很多和Object类相似方法可供使用: 1.equal方法 使用Object的equals方法进行相等判断,例如: test.equals("test"); 如果test为null,则会发生NullPointerException,Objects的equal方法可以...
  • 1.django的objects.get()方法: django的get是从数据库的取得一个匹配的结果,返回一个对象,如果记录不存在的话,它会报错。 比如我数据库里有一条记录,记录的name的值是"django"的话,我用student = Student....
  • Windows Objects

    2013-03-08 18:29:08
    Windows Objects Many of the API functions create objects of some sort, which you then manipulate and destroy with other API functions. For example you could create a window, move it, resize it and
  • 关于Objects类理解

    2020-03-23 10:35:48
    Objects 特点: 1) JDK1.7之后才有滴; 2)Objects 不能被继承; 3)Objects 不能创建实例; 4)Objects 实质是一个工具类。 二 Objects有哪些方法 1)equals(objs,objs) 比较两个对象是否相等,空值不会报错...
  • 该页面允许您下载DicomObjects.NET的当前版本和历史版本。q2315702359  有关我们的支持政策和不同版本类型的详细信息,请参见生命周期政策页面  在Nuget上也可用:长期支持版本和开发版本 长期支持  修订版...
  • Exceeded max number of objects...removing excess objects Exceeded max number of objects...removing excess objects Exceeded max number of objects...removing excess objects Exceeded max number of ...
  • git unpack-objects

    2020-07-22 10:19:42
    unpack-objects从.pack中提取文件 随手记录一下 git学艺不精,遇到一个.7z的压缩包解压后只有.git 和 .gitignore文件,一度怀疑是解压软件出错了,后来发现pack/*.pack文件,需要使用到 git unpack-objects 文档...
  • JavaScript Objects

    2013-11-07 11:26:57
    一直是面向过程的变成思想来写js,人总是要有点突破,不要原地踏步,多没意思。 参考一下 JavaScript Objects
  • Enable Zombie Objects

    2015-04-29 15:04:14
    Enable Zombie Objects
  • Git core objects

    2017-06-05 15:19:26
    Git core objectsCore objects in git blob object tree object commit object Git low level commands git hash-object git cat-file git update-index git write-tree git read-tree git commit-tree git hash-...
  • !Alias csor 2 16 840 1 101 3 openssl crypto/objects/objects.txt
  • Oracle dba_objects和all_objects 最大的区别 原创Oracle作者:maohaiqing0304时间:2015-08-14 15:07:1892810 链接:http://blog.itpub.net/28602568/viewspace-1771547/ 标题:Oracle dba_...

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