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  • 结构体类型声明和定义标准形式

    结构体是一种自定义的数据类型,所以结构体类型的声明最好和结构体变量的定义区分开。

    #include <stdio.h> 
    typedef struct student  //结构体类型的申明与定义分开。这里是类型 声明;一般放在.h文件中
    {
    int age;   /*年龄*/
    float score;  /*分数*/
    char sex;     /*性别*/
    }Student;
    
    
    int main ()
    
    {
     Student a={ 20,79,'f'}; //结构体定义的第一种方式
    //第二种方式
    Student *pstu=malloc(sizeof(Student));
    pstu->age=20;
    pstu->score=79;
    pstu->sex='f'printf("年龄:%d 分数:%.2f 性别:%c\n", a.age, a.score, a.sex  );
    
    return 0;
    }

    结构体变量定义的两种方式

    //结构体定义的第一种方式,通常的变量定义形式,但是一般情况下我们传递结构体变量都是传地址以减少赋值内存内容的开销,所以一般情况下还有一个语句:Student *pa=&a;
    Student a={ 20,79,’f’};
    Student *pa=&a;
    我们干嘛不直接定义一个指向结构体变量的指针呢?所以体现了第二种方法的便利性。

    //第二种方式
    Student *pstu=malloc(sizeof(Student));
    pstu->age=20;
    pstu->score=79;
    pstu->sex=’f’;
    传递参数的时候直接把pstu传过去就over了。

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  • 一个标准的类通常拥有下面四个组成部分: 1.所有的成员变量都要使用private进行修饰 ...首先定义成员变量 package itcast.cn; public class Student { private String name; //姓名 private int age; //年龄 } 如果

    一个标准的类通常拥有下面四个组成部分:
    1.所有的成员变量都要使用private进行修饰
    2.为每一个成员变量编写一对Getter/Setter方法
    3.编写一个无参数的构造方法
    4.编写一个全参数的构造方法
    这样的标准类也叫做Java Bean

    以一个简单的学生类为例:
    首先定义成员变量

    package itcast.cn;
    
    public class Student {
        private String name;  //姓名
        private int age;      //年龄
    }
    

    如果觉得编写Getter/Setter方法太过麻烦,下面这个方法能够帮助我们自动生成相关代码:
    光标往下放:
    在这里插入图片描述
    点击IDEA上方的Code,再点击Generate,也可以按快捷键Alt+Insert打开
    然后选择Getter and Setter
    在这里插入图片描述
    按住Shift点击age:int,都选上,然后点击OK
    在这里插入图片描述
    可以看到此时已经自动生成了Getter/Setter方法

    写一个无参数的构造方法:
    同上,点击IDEA上方的Code,再点击Generate,选择Constructor后再点击Select None
    在这里插入图片描述
    可以看到此时已经自动生成了一个无参数的构造方法

    写一个全参数的构造方法与无参数大致相同,选择Constructor后按住Shift把两个都选上再点击OK就可以了
    在这里插入图片描述
    可以看到此时已经自动生成了一个全参数的构造方法

    源代码:
    Student类:

    package itcast.cn;
    
    public class Student {
        private String name;  //姓名
        private int age;      //年龄
    
        public Student(String name, int age) {
            this.name = name;
            this.age = age;
        }
    
        public Student() {
        }
    
        public String getName() {
            return name;
        }
    
        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }
    
        public int getAge() {
            return age;
        }
    
        public void setAge(int age) {
            this.age = age;
        }
    }
    

    Main类:

    package itcast.cn;
    
    public class Main {
        public static void main(String[] args) {
            Student stu1 = new Student();
            stu1.setName("Tom");
            stu1.setAge(19);
            System.out.println("姓名:"+stu1.getName()+",年龄:"+stu1.getAge());
            System.out.println("=============");
    
            Student stu2 = new Student("Ben",20);
            System.out.println("姓名:"+stu2.getName()+",年龄:"+stu2.getAge());
        }
    }
    

    测试结果:
    在这里插入图片描述

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  • 年龄估计:Ordinal Regression

    千次阅读 2019-06-09 17:02:03
    年龄估计,顾名思义就是要从人脸图片中估计出对象的年龄,一般情况下是一个整数,而不是年龄段(中年,青年)和小数(25.5),这一点符合人的常理,我们在提及自己的年龄时,也不会说“我今年25.5岁”。 在人脸应用...

    前言

    年龄估计任务

    年龄估计,顾名思义就是要从人脸图片中估计出对象的年龄,一般情况下是一个整数,而不是年龄段(中年,青年)和小数(25.5),这一点符合人的常理,我们在提及自己的年龄时,也不会说“我今年25.5岁”。
    在人脸应用中,年龄估计一般会作为人脸属性识别中的一个属性,就像下面这张图呈现出的效果(来源于百度demo)
    在这里插入图片描述

    常见思路

    Classification
    由于年龄估计任务的输出是一个整数,比如0-99岁年龄范围,显然他可以看做一个100分类问题,0-99正好看做100个类。虽然分类的方法是最直接清晰的思路,但是年龄本身有连续性,而分类问题忽略了这种天然的内在联系,因为常规的分类任务,类别间是完全独立的,比如猫狗分类。举个例子:
    我们一般用softmax+交叉熵做分类任务的损失,假如有三个类别,分别是猫、狗、鸟,它们分别对应的one-hot编码是[1 0 0]、[ 0 1 0]、[0 0 1],当前对一张实际类别是猫的图片进行预测,假设预测结果P1为[0.2 0.6 0.2],P2为[0.2 0.2 0.6],显然这两次预测结果都是错误,并根据交叉熵计算损失是一样大的,在猫、狗、鸟的三分类问题中,这样来计算损失是合理的。
    但是假如我们把这个三分类分别对应0岁,1岁和2岁,这样计算损失就不再合理,因为1岁要比2岁,更加接近于0岁,而1岁和2岁产生的损失却一样大,这就是分类问题应用到年龄估计中的弊端,softmax仅仅强调了类间差异的最大化,却忽略了年龄问题本身的连续性。

    Regression
    由于年龄的连续性,年龄估计也可以看做回归问题,但是回归处理假设人的衰老是一个“静态”过程,即不同年龄的人的衰老变化规律一致。

    Ranking
    年龄估计过程可以看成是对大量人脸有效信息对进行比较的过程,也就是通过若干组二值分类结果就可以得到相应的年龄估计值,通过寻找当前年龄标签在年龄序列中的相对位置来确定最终的年龄值,从而有效克服了传统的年龄估计方法忽略了人类面部衰老过程中的动态性、模糊性以及个性化的特点。

    Ordinal Regression Model

    下面就是这篇论文《Ordinal Regression with Multiple Output CNN for Age Estimation》的重点了,这篇论文不同于传统的分类问题或回归问题处理年龄估计,而是引入了一种Ordinal Regression思想,是在用多个二分类问题实现顺序的年龄回归任务,从而考虑到年龄的连续性特点。

    前向推理

    在这里插入图片描述
    整体模型如上所示:
    模型的卷积部分整体采用Conv+Relu+BN+Pooling的形式做堆叠,最后一层卷积其实是一个“全尺寸”的卷积运算,也可以看做为全连接层,卷积核尺寸为11*11,刚好与特征图一样大,所以没有再用Pooling操作;
    最后输出的特征向量长度为80维,这80维向量再通过全连接层做多任务输出,如图一共输出K-1个子任务,每一个子任务都是一个二分类模型。
    而二分类的输出就是:是否大于当前的Rank。在本文中,Rank是Ordinal的,如果我们要做1-100岁的年龄估计,那么Rank就有99个,分别对应1-99个年龄,如果第1个任务为1,那么表征预测的人脸年龄大于1,第二个任务为1,预测的人脸年龄大于2,依次类推,直到最后一个任务T=100-1,如果该任务为1,及预测的人脸年龄大于99。
    最后的年龄q等于上述所有输出为1的子任务的和,及:
    在这里插入图片描述
    这样定义年龄估计有两个好处:
    1.在实际生活中,我们去判断一个人的年龄大于还是小于另一个年龄,要比直接去估计这个年龄更容易,这符合人的主观认知;
    2.Ordinal的思想不同于直接分类,利用了年龄本身连续性的特点。

    损失函数

    由于,该方法本质上是在用多个二分类子任务构建Ordinal Regression,所以损失函数采用的是交叉熵,即对每一个子任务的损失函数加权求平均,当我们认为每个要子任务都是同等重要的,那么权为1:
    在这里插入图片描述
    而当有一些年龄在任务中是比较重要的,此时引入年龄的权重:
    在这里插入图片描述

    实验效果

    在这里插入图片描述
    评价标准:
    首先是实验所使用的评价标准,是MAE,大家一般都这样用。
    对比数据集:
    其次,实验用到了一个自建数据集AFAD,也就是说除了AFAD,只对比了一个MORPH开源数据集。
    对比方法:
    最后,关于对比方法,其实也只有一个,就是BIFs+OHRank,可能是因为这篇论文比较古老了,是2016的CVPR,所以他对比的方法更加古老,是2011年的,而这会用的还不是CNN,为了避免因为CNN的使用带来的涨点,所以实验部分还提出了一个MR-CNN的方法,如下图:
    在这里插入图片描述
    是在用相同的主干网络,直接加上Euclidean loss,以证明Ordinal Regression的效果。
    所以本质上,实验对比部分只有一个数据集,一个方法的比较,这个略单薄。

    实现方法

    caffe的开源代码已有有很多版本了,需要添加下对应的op就好,比如:
    https://github.com/luoyetx/OrdinalRegression

    其他

    最后,这篇论文的自建数据集终于开源了,在19年初的时候才放上来:http://afad-dataset.github.io/
    BUT:
    1.这个数据集没有提供原图,而是直接crop了,这导致如果自己的任务对齐方式和他的不一致的话,就很尴尬;
    2.年龄范围太小,只有15-40岁;
    在这里插入图片描述

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  • 数据库笔记3————关系数据库标准语言SQL上(SQL的数据定义和数据更新)

    数据库笔记3————关系数据库标准语言SQL上(SQL的数据定义和数据更新)

    这里写图片描述
    SQL的查询功能详见下一篇。
    SQL的视图和SQL提供的安全性和完整性见下下一篇

    二. My SQL的安装和数据库的创建

    1.MySQL的安装包

    安装包在text10中

    2.创建一个数据库并显示已建立的数据库

    • 创建数据库:CREATE DATABASE HSCMySQL(自定义数据库名)
    • 输出所有的数据库:SHOW DATABASES;
    • 进入数据库进行操作:USE 数据库名;

    三. SQL的数据定义

    • SQL支持数据库的三级模型,其模式,内模式,外模式中的基本对象有表,视图,索引。所以,SQL的定义功能包括:定义表,定义视图(在后面),定义索引

    1.基本表的定义

    a.规则

    CREATE TABLE 表名(
    列名 数据类型 约束条件(可有可无,下同),
    列名 数据类型 约束条件,
    …,表级约束条件);

    b.常用数据类型

    • 以My SQL为例
    • 数值类型
      这里写图片描述
    • 日期和时间类型
      这里写图片描述
    • 字符串类型
      这里写图片描述

    c.常用约束条件

    1. 非空约束:约束名 NULL | NOT NULL
      • 强制列不接受 NULL 值。
    2. 唯一约束: 约束名 UNIQUE
      • UNIQUE 约束唯一标识数据库表中的每条记录
      • UNIQUE 和 PRIMARY KEY 约束均为列或列集合提供了唯一性的保证。
      • PRIMARY KEY 拥有自动定义的 UNIQUE 约束
      • 请注意,每个表可以有多个 UNIQUE 约束,但是每个表只能有一个 PRIMARY KEY 约束
    3. 主键约束:约束名 PRIMARY KEY
      • 主键约束自动包含非空约束和唯一约束
      • 每个表应该都一个主键,并且每个表只能有一个主键
    4. 外键:CONSTRAINT 约束名 FOREIGN KEY (列名, 列名, … …) REFERENCES (列名, 列名, … …)
      • 在REFERENCES 中引用的列必须和 FOREIGN KEY 的外部键列一一对应,即列数目相等并且相应列的数据类型相同
    5. 检查约束:约束名 CHECK
      • 如果对单个列定义 CHECK 约束,那么该列只允许特定的值
      • 如果对一个表定义 CHECK 约束,那么此约束会在特定的列中对值进行限制

    d.例

    • 题目:建立一个学生表,其中包括学号,姓名,性别,年龄,入学时间五个属性。其中学号为主键,姓名唯一,入学时间不为空。
    CREATE TABLE Student
        (Sno CHAR(6) PRIMARY KEY,
        Snome CHAR(10) UNIQUE,
        Ssex CHAR(2) CHECK (Ssex IN ('男','女')),
        Sage SMALLINT,
        Sdate DATE NOT NULL
        );
    

    2.基本表的修改

    a.规则

    ALTER TABLE 表名 ADD 新列名 数据类型 约束条件(可有可无,下同;//增加新列
    ALTER TABLE 表名 DROP CONSTRAINT 约束条件;//删除表中指定列的约束条件 或者列
    ALTER TABLE 表名 ALTER COLUMN 列名 <数据类型> //修改指定列的类型或者列名

    b.例

    • 题目:向Student表中添加“所在系”列,SE最后删除“所在系”列
    ALTER TABLE Student ADD Sdept CHAR(20);
    ALTER TABLE Student DROP COLUMN Sdept;
    

    3.基本表的删除

    a.规则

    DROP TABLE 表名;

    b.例

    • 删除student表
    DROP TABLE Student;
    

    4.索引的建立

    a.规则

    CREATE UNIQUE/CLUSTER INDEX 索引名 ON 表名(索引依据的列可多个和次序)

    b.所明

    • UNIQUE为唯一索引,此索引值只对应唯一的数据记录。如果列值有重复时,不能建立唯一索引。
    • CLUSTER为聚簇索引,即索引和表中存放的物理顺序一致。需要注意的是一个表只能建立一个聚簇索引,而且对于经常更新的表不推荐聚簇索引
    • ASC升序,DESC降序。默认为降序

    c.例

    • 为Student表,Course表,SC表分别建立索引,其中Student表按学号升序建立唯一索引,Courseb表按照课程号建立唯一索引,SC按照学号和成绩降序建立唯一索引。
    CREATE UNIQUE INDEX Stusno ON Student(Sno);
    CREATE UNIQUE INDEX Coucon ON Course(Cno);
    CREATE UNIQUE INDEX SCno ON SC(Sno ASC,Grade DESC);
    
    • 在Student表中的Sname列上建立聚簇索引,且表中记录安装Sname的值降序存放
    CREATE CLUSTER INDEX Student_sname ON Student (Sname DESC);
    

    5.索引的删除

    a.规则

    DROP INDEX 索引名

    b.例

    • 删除Student表中的Stusco索引。

    DROP INDEX Stusco;

    四. SQL的数据更新

    1.插入数据

    a.规则

    INSERT INTO 表名(属性列1,属性列2…)[属性列可以省略]
    VALUES(常量1,常量2…)/SELECT 子查询;

    b.说明

    • VALUES为插入一条语句时的插入语句。SELECT为插入子查询结果时的插入语句。
    • INTO 子句没有出现的属性列,新元组在这些列上的值为空值,前提是该列允许为空。
    • 若INTO语句没有指明属性列,则新插入的元组必须在每个属性都有值。
    • 字符型和日期型插入时必须用单引括起来
    • INTO子句中的属性列可以和表中的顺序不同,但必须可VALUES子句的常量对应且类型一致
    • 新插入的值不能违反完整性约束
    • 关于SELECT所涉及的查询语句,详见下一篇博客。

    c.例

    1 在Student表中插入一条新的元组。

    INSERT 
    INTO Student
    VALUES('1234','aaaa','男',20,'CS');
    
    

    2 设数据库中已经建立了与Student表结构相同的表Student_temp.要求在Student_temp保存所有计算机系的学生情况

    INSERT
    INTO Student_temp
        SELECT *SECTCT
        FROM Student
        WHERE Sdept = 'CS';
    

    2.修改数据

    a.规则

    UPDATE 表名 列名 = 表达式,列名2 = 表达式2…
    WHERE 条件;

    b.说明

    • 功能是修改表中满足WHERE子句的条件的元组。其中SET子句指定被修改的列以及修改后的值。当没有WHERE子句时,表中所有元组的指定值都将被改变。

    c.例

    1 将每个学生的年龄加一

    UPDATE Student
    SET Sage = Sage+1;
    

    2 将计算机系所有学生的成绩置为0

    UpDATE Student
    SET Grade = 0
    WHERE Sdept ='CS'
      
    

    3.删除数据

    a.规则

    DELETE FROM 表名
    WHRER 条件

    b.说明

    从指定表中删除满足条件的一个或多个元组,若不带WHERE子句,则删除表中所有元组,使表变空表.

    c.例

    • 删除所有计算机系的学生信息
    DELETE FROM Student
    WHERE Sdept = 'CS';
    
    展开全文
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