克隆_PHP教程
PHP5中的对象模型通过引用来调用对象, 但有时你可能想建立一个对象的副本,并希望原来的对象的改变不影响到副本 . 为了这样的目的,PHP定义了一个非凡的方法,称为__clone. 像__construct和__destruct一样,前面有两个下划线.
默认地,用__clone方法将建立一个与原对象拥有相同属性和方法的对象. 假如你想在克隆时改变默认的内容,你要在__clone中覆写(属性或方法).
克隆的方法可以没有参数,但它同时包含this和that指针(that指向被复制的对象). 假如你选择克隆自己,你要小心复制任何你要你的对象包含的信息,从that到this. 假如你用__clone来复制. PHP不会执行任何隐性的复制,
下面显示了一个用系列序数来自动化对象的例子:
class ObjectTracker file://对象跟踪器
{
private static $nextSerial = 0;
private $id;
private $name;
function __construct($name) file://构造函数
{
$this->name = $name;
$this->id = self::$nextSerial;
}
function __clone() file://克隆
{
$this->name = "Clone of $that->name";
$this->id = self::$nextSerial;
}
function getId() file://获取id属性的值
{
return($this->id);
}
function getName() file://获取name属性的值
{
return($this->name);
}
}
$ot = new ObjectTracker("Zeev's Object");
$ot2 = $ot->__clone();
//输出: 1 Zeev's Object
print($ot->getId() . " " . $ot->getName() . "
");
//输出: 2 Clone of Zeev's Object
print($ot2->getId() . " " . $ot2->getName() . "
");
?>

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Boston Dynamics Atlas entre officiellement dans l’ère des robots électriques ! Hier, l'Atlas hydraulique s'est retiré "en larmes" de la scène de l'histoire. Aujourd'hui, Boston Dynamics a annoncé que l'Atlas électrique était au travail. Il semble que dans le domaine des robots humanoïdes commerciaux, Boston Dynamics soit déterminé à concurrencer Tesla. Après la sortie de la nouvelle vidéo, elle a déjà été visionnée par plus d’un million de personnes en seulement dix heures. Les personnes âgées partent et de nouveaux rôles apparaissent. C'est une nécessité historique. Il ne fait aucun doute que cette année est l’année explosive des robots humanoïdes. Les internautes ont commenté : Les progrès des robots ont fait ressembler la cérémonie d'ouverture de cette année à des êtres humains, et le degré de liberté est bien plus grand que celui des humains. Mais n'est-ce vraiment pas un film d'horreur ? Au début de la vidéo, Atlas est allongé calmement sur le sol, apparemment sur le dos. Ce qui suit est à couper le souffle

Les performances de JAX, promu par Google, ont dépassé celles de Pytorch et TensorFlow lors de récents tests de référence, se classant au premier rang sur 7 indicateurs. Et le test n’a pas été fait sur le TPU présentant les meilleures performances JAX. Bien que parmi les développeurs, Pytorch soit toujours plus populaire que Tensorflow. Mais à l’avenir, des modèles plus volumineux seront peut-être formés et exécutés sur la base de la plate-forme JAX. Modèles Récemment, l'équipe Keras a comparé trois backends (TensorFlow, JAX, PyTorch) avec l'implémentation native de PyTorch et Keras2 avec TensorFlow. Premièrement, ils sélectionnent un ensemble de

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La détection de cibles est un problème relativement mature dans les systèmes de conduite autonome, parmi lesquels la détection des piétons est l'un des premiers algorithmes à être déployés. Des recherches très complètes ont été menées dans la plupart des articles. Cependant, la perception de la distance à l’aide de caméras fisheye pour une vue panoramique est relativement moins étudiée. En raison de la distorsion radiale importante, la représentation standard du cadre de délimitation est difficile à mettre en œuvre dans les caméras fisheye. Pour alléger la description ci-dessus, nous explorons les conceptions étendues de boîtes englobantes, d'ellipses et de polygones généraux dans des représentations polaires/angulaires et définissons une métrique de segmentation d'instance mIOU pour analyser ces représentations. Le modèle fisheyeDetNet proposé avec une forme polygonale surpasse les autres modèles et atteint simultanément 49,5 % de mAP sur l'ensemble de données de la caméra fisheye Valeo pour la conduite autonome.

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1. Introduction Au cours des dernières années, les YOLO sont devenus le paradigme dominant dans le domaine de la détection d'objets en temps réel en raison de leur équilibre efficace entre le coût de calcul et les performances de détection. Les chercheurs ont exploré la conception architecturale de YOLO, les objectifs d'optimisation, les stratégies d'expansion des données, etc., et ont réalisé des progrès significatifs. Dans le même temps, le recours à la suppression non maximale (NMS) pour le post-traitement entrave le déploiement de bout en bout de YOLO et affecte négativement la latence d'inférence. Dans les YOLO, la conception de divers composants manque d’une inspection complète et approfondie, ce qui entraîne une redondance informatique importante et limite les capacités du modèle. Il offre une efficacité sous-optimale et un potentiel d’amélioration des performances relativement important. Dans ce travail, l'objectif est d'améliorer encore les limites d'efficacité des performances de YOLO à la fois en post-traitement et en architecture de modèle. à cette fin
