java源码跟踪Android对象追踪 此存储库包含用于对象跟踪的源代码，该代码使用OpenCV Java库在PC和Android设备上实现。 文件夹Mean_Shift_tracker包含PC版本 文件夹ObjectTracking包含Android版本

深度探索c++对象模型（扫描版）.pdf深度探索c++对象模型（扫描版）.pdf

《深度探索 C++ 对象模型(简体中文版)》，英文名：《Inside The C++ Object Model》，作者 Stanley B.Lippman，翻译：侯捷。

(完整版)《面向对象程序设计C++》期末试卷及标准答案(B).doc

属性(Properties) QObject有getter和setter函数属性 命名策略: color, setColor 对于布尔: isEnabled, setEnabled class QLabel : public QFrame { Q_OBJECT Q_PROPERTY(QString text READ text WRITE setText) public: QString text() const; public slots: void setText(const QString &); }; Setter, 返回空, 将值当成唯一参数 Getter, 常量,返回值, 没有参数 * 一个通用特性是Qt属性系统。如果你已经看过QtCreator的Designer部分，你大概已经不知觉间用到它了。这样你就有每个类可以轻易使用的属性的列表了。 属性由getter和setter函数实现，所以实际值作为私有成员存储。 以下为约定俗成： Getter在属性（不是get前缀）后面命名，或对于布尔则附带is前缀。 Setter以set前缀命名。 然后这一对函数利用Q_PROPERTY宏制而转化成一个Qt属性（参数：type，name，“READ”，getter，“WRITE”，setter） 待续

QuobileNet 正在进行中的基于MobileNetV2的混合量子经典对象检测器。 当前，它修改了一个简单的自制CNN模型，该模型的经典版本使用数据集中的和9在3类分类问题上达到了99.60％的准确性。 我们用一个量子当量替换了4个卷积层之一：“量子卷积”层。 有关如何运行的更多信息和说明，请参见下文。 介绍 该项目旨在创建流行的物体检测网络的混合模型。 的主要重点是与 （以及可能 ）的特征提取主链。 目标是引入量子层并测量各种性能统计数据，例如平均平均精度（mAP）和达到可比的损耗值所需的历元数。 重点关注的主要层是卷积层。 通过对人中引入的原始量子层模型进行修改 和在PennyLane上找到的，构建了一个定制的量子卷积层，该层将任何内核大小和输出层深度作为参数，自动确定所需的正确量子位数，并使用量子输出适当的特征图电路为基础。 当前的计划是用定制的量子卷积层代替Retina

组件拖放对象类模块源码

微生物 使用dada2和phyloseq进行微生物群落分析的R包 微生物是使用dada2和phyloseq进行微生物群落分析的R软件包，该软件包旨在通过提供简单的功能来分析和可视化16S rRNA数据来增强R中可用的统计分析程序。用法和依赖关系。 1.数据格式/要求 要使用该软件包，用户可以从准备好样品信息的原始fastq文件开始，或者用户可以从包含分类群丰度信息，分类法分配，样品数据的phyloseq对象（phloseq类）开始，样品数据是所测量的环境变量与任何其他参数的组合样本中存在分类变量。 如果系统发育树可用，它也可以成为其中的一部分，但与到目前为止实现的大多数功能无关。 我们选择使用这种格式是因为随着分析和可视化的进行，我们有很多处理数据的选项。用户可以转到检查phyloseq对象的详细格式。 2示例数据 physeq数据是每个样品中数百万个序列的深度处的16S rRNA多样

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领域驱动设计（DDD）的中心内容是如何将业务领域概念映射到软件工件中。大部分关于此主题的著作和文章都以Eric Evans的书《领域驱动设计》为基础，主要从概念和设计的角度探讨领域建模和设计情况。这些著作讨论实体、值对象、服务等DDD的主要内容，或者谈论通用语言、界定的上下文（Bounded Context）和防护层（Anti-Corruption Layer）这些的概念。 本文旨在从实践的角度探讨领域建模和设计，涉及如何着手处理领域模型并实际地实现它。我们将着眼于技术主管和架构师在实现过程中能用到的指导方针、最佳实践、框架及工具。领域驱动设计和开发也受一些架构、设计、实现方面的影响，比如： • 业务规则 • 持久化 • 缓存 • 事务管理 • 安全 • 代码生成 • 测试驱动开发 • 重构