火龙果软件工程技术中心  对于开发人员来说，时时回过头来检查一下应用程序是非常有用的。
考虑一下这个应用程序是否达到了预期目的?是否遵循了最佳方案?要想实现目的是否还存在更好的方法?温故而知新，也许你会从回顾中发现新的思路。
本文就提出10种顶尖的面向对象的编程技术来帮助你对应用程序进行评价，希望你使用这10个顶尖技术从面向对象的编程中获得最大利益。
1.重新审视对象的声明操作如何声明对象变量会给对象的使用和性能带来重大的影响。
你应该使用这个语法：Privatem_oCustAsCcustomer注意一定要使用正确的范围。
在大多数情况下，你希望对象变量是私有的。
如果只是在一个特定的程序中需要这个对象

这是opencvsvm图像分类的整个工程代码，在VS2010下打开即可。
整个工程文件以及我的所有训练的图片存放在这里，需要的可以下载，自己在找训练图片写代码花了很多时间，下载完后自行解压，训练图片和测试图片可以从这免费下载http://download.csdn.net/detail/always2015/8944959，projectdata文件夹直接放在D盘就行，里面存放训练的图片和待测试图片，以及训练过程中生成的中间文件，现在这个下载object_classfication_end则是工程文件，我用的是vs2010打开即可，下面工程里有几个要注意的地方：1、在这个模块中使用到了c++的boost库，但是在这里有一个版本的限制。
这个模块的代码只能在boost版本1.46以上使用，这个版本以下的就不能用了，直接运行就会出错，这是最需要注意的。
因为在1.46版本以上中对比CsSVM这个类一些成员函数做了一些私有化的修改，所以在使用该类初始化对象时候需要注意。
2、我的模块所使用到的函数和产生的中间结果都是在一个categorizer类中声明的，由于不同的执行阶段中间结果有很多个，例如：训练图片聚类后所得到单词表矩阵，svm分类器的训练的结果等，中间结果的产生是相当耗时的，所以在刚开始就考虑到第一次运行时候把他以文件XML的格式保存下来，下次使用到的时候在读取。
将一个矩阵存入文本的时候可以直接用输出流的方式将一个矩阵存入，但是读取时候如果用输入流直接一个矩阵变量的形式读取，那就肯定报错，因为输入流不支持直接对矩阵的操作，所以这时候只能对矩阵的元素一个一个进行读取了。
3、在测试的时候，如果输入的图片太小，或者全为黑色，当经过特征提取和单词构造完成使用svm进行分类时候会出现错误。
经过调试代码，发现上述图片在生成该图片的单词的时候所得到的单词矩阵会是一个空矩阵，即该矩阵的行列数都为0，所以在使用svm分类器时候就出错。
所以在使用每个输入图片的单词矩阵的时候先做一个判断，如果该矩阵行列数都为0，那么该图片直接跳过。

目录摘要…………………………………………………………………………………………ⅠAbstract……………………………………………………………………………………Ⅱ引言…………………………………………………………………………………………1第一章概述…………………………………………………………………………………11.1管理信息系统概述……………………………………………………………………11.2可行性分析………………………………………………………………………………11.2.1物流管理系统的分析…………………………………………………………………11.2.2业务流程分析…………………………………………………………………………11.3数据库系统设计…………………………………………………………………………31.4测试方法简介……………………………………………………………………………51.4.1白盒法………………………………………………………………………………51.4.2黑盒法…………………………………………………………………………………51.4.3测试步骤………………………………………………………………………………51.5开发工具的选择…………………………………………………………………………5第二章编程环境的选择……………………………………………………………………92.1关系型数据库的实现……………………………………………………………………92.2二者的结合（DBA）………………………………………………………………………9第三章Windows下的VisualBasic编程环境简介………………………………………103.1面向对象的编程………………………………………………………………………103.2实现菜单选项…………………………………………………………………………103.3实现工具栏……………………………………………………………………………103.4帮助……………………………………………………………………………………113.5关于版本………………………………………………………………………………11第四章使用Access2003实现关系型数据库………………………………………………124.1数据库的概念…………………………………………………………………………124.2新建一个数据库………………………………………………………………………124.3修改已建的数据库……………………………………………………………………124.4实现数据库之间的联系………………………………………………………………124.5数据库设计……………………………………………………………………………12第五章物流系统分析与各功能模块设计…………………………………………………155.1物流管理系统系统分析………………………………………………………………155.2系统模块分析…………………………………………………………………………155.3各功能模块设计………………………………………………………………………16总结…………………………………………………………………………………………23参考文献……………………………………………………………………………………24致谢…………………………………………………………………………………………25附录代码清单………………………………………………………………………………26

Python是一种计算机程序设计语言。
是一种动态的、面向对象的脚本语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python是一种计算机程序设计语言。
是一种动态的、面向对象的脚本语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

计算机网络的课程设计，局域网聊天程序的设计与实现，面向对象课程设计java语言。

第1章重新研读C#语言31.1说明1.2C#部分语法内容扩展41.2.1命名空间（Namespace）41.2.2简洁的异步通知机制——委托（Delegate）61.2.3考验你的算法抽象能力——泛型（Generics）121.2.4用作标签的方式扩展对象特性——属性（Attribute）181.2.5用索引器简化的C#类型信息访问221.2.6融入C#语言的迭代机制——迭代器（Iterator）291.3可重载运算符（OverloadableOperators）与转换运算符（ConversionOperators）351.3.1TheDayAfterSomeday351.3.2用于有限的状态迭代351.3.3操作集合361.3.4类型的适配371.3.5小结381.4面向插件架构和现场部署的配置系统设计391.4.1认识.NETFramework提供的主要配置实体类401.4.2应用实例411.4.3小结481.5实现依赖注入481.5.1背景介绍481.5.2示例情景481.5.3Constructor注入511.5.4Setter注入511.5.5接口注入521.5.6基于Attribute实现注入——Attributer531.5.7小结55第2章开始每个设计模式之前572.1new()的替代品592.2准备一个轻量的内存Cache612.3准备一个集中访问配置文件的Broker642.4Web？NotWeb？672.5小结71

职工信息表的C++实现，实现如下功能：（1） 建立职工信息数据，包括职工编号、姓名、性别、工资、出生时间、参加工作时间和年龄（必须计算得到）。
（2） 根据职工信息表，建立只含有姓名和年龄的职工信息简表。
（可选功能）（3） 使用继承的方法构造3个类，（即雇员类——虚基类，教师类和工人类——派生类）使用相应的对象放置10个职工信息。
（4） 编写同名display()成员函数，用来输出数组的内容。
（5） 要求对“＜＜”和“＞＞”运算符进行重载。
考虑到输人职工编号时，也会因不小心引人空格，而且名字中也需要有空格，所以重载“＞＞’’运算符时，需要满足这个要求。
（6） 抽取并计算职工的平均年龄。
（7） 检索（查找）指定信息。
（如按姓名检索、按年龄检索）。
大家如果觉得好，评一下星级☆☆☆☆☆

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

本书是Java语言的经典教材，中文版分为基础篇和进阶篇，主要介绍程序设计基础、面向对象程序设计、GUI程序设计、数据结构和算法、高级Java程序设计等内容。
本书以示例讲解解决问题的技巧，提供大量的程序清单，每章配有大量复习题和编程练习题，帮助读者掌握编程技术，并应用所学技术解决实际应用开发中遇到的问题。
基础篇主要介绍基本程序设计、语法结构、面向对象程序设计、继承和多态、异常处理和文本I/O、抽象类和接口等内容。

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通过本步骤学习，可以掌握Java程序的执行流程，能够编写符合Java语法规则的程序。
2:Java面向对象在本步骤中，我们将带你逐步认识如何通过Java语言实现面向对象的三大特征继承、封装、多态，并编写具有面向对象思想的Java程序3:Java常用工具类在本步骤中，将会介绍最常用的Java工具类，包括异常、包装器类、字符串处理类、集合框架及其实现类、泛型、多线程和输入输出流等内容。
学习了这些，定让你的Java技能更上一层楼。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。