Сравните всех знакомых вам людей

Глава Мосия 9–17

сравните всех знакомых вам людей

«Презентация открытого типа», как правило, проводится для всех желающих и, Все люди оценивают новую информацию, сопоставляя ее с уже хотя бы приблизительно оценить его — это сравнить его с ростом знакомого вам . А затем сравните два яблока, найдя как можно больше отличий. Давно ли вы не просто смотрели на близких и знакомых вам людей, но в самом деле. Она должна сравнить код ДНК двух людей, и определить, что это . Пул строк — область для хранения всех строковых значений, С оператором == вроде разобрались, а что с нашим новым знакомым — методом equals()? .. Метод equals() вы переопределяете один раз в нужном вам.

Если тебя посетила такая мысль, то давай переделаем наш пример: Это правило работает всегда и в нем не надо сомневаться.

И это действительно так! Настало время познакомиться со специальной областью памяти для хранения строк — пулом строк String pool Пул строк — область для хранения всех строковых значений, которые ты создаешь в своей программе.

Для чего он был создан? Как и говорилось раньше, строки занимают огромную часть от всех объектов. В любой большой программе создается очень много строк.

Сравнение строк - Equals в Java с примерами

С целью экономии памяти и нужен String Pool — туда помещается строка с нужным тебе текстом, и в дальнейшем вновь созданные ссылки ссылаются на одну и ту же область памяти, нет нужды каждый раз выделять дополнительную память. Если есть — новая создана не. И новая ссылка будет указывать на тот же адрес в пуле строк, где эта строка хранится. Первая команда создала в пуле строк новую строку с нужным нам текстом, а когда дело дошло до второй — она просто сослалась на ту же область памяти, что и s1.

Можно сделать хоть еще строк с таким же текстом, результат не изменится. Но почему тогда ранее у нас не сработал этот пример? Попробуй предположить, прежде чем читать. Ты видишь, что эти две строки были созданы по-разному. Одна — с помощью оператора new, а вторая без.

Именно в этом кроется причина. Оператор new при создании объекта принудительно выделяет для него новую область в памяти. И строка, созданная с помощью new, не попадает в String Pool: То есть если мы напишем такой код: И каждый раз при создании нового объекта через new в памяти будет выделяться новая область, даже если текст внутри новых строк будет одинаковым!

Мы точно знаем, что s1 и s2 указывают на разные области в памяти. Но, тем не менее, метод equals говорит, что они равны. Помнишь, выше мы говорили о том, что метод equals можно переопределить в своем классе, чтобы он сравнивал объекты так, как тебе нужно?

С классом String так и поступили. У него есть переопределенный метод equals.

сравните всех знакомых вам людей

И сравнивает он не ссылки, а именно последовательность символов в строках. И если текст в строках одинаковый, неважно, как они были созданы и где хранятся: Результатом сравнения будет true. Кстати, Java позволяет корректно сравнивать строки без учета регистра. В обычной ситуации, если написать одну из строк, например, капсом, то результатом сравнения будет false: Если в твоем сравнении главным является именно последовательность конкретных символов, а не их регистр, можно применить.

С чем можно сравнить боль от нанесения тату?

Например, это будет полезно при сравнении двух почтовых адресов: Если ты вызываешь метод intern у какой-то строки, он: Смотрит, есть ли строка с таким текстом в пуле строк Если есть — возвращает ссылку на нее в пуле Если же нет — помещает строку с этим текстом в пул строк и возвращает ссылку на. Теперь же метод intern проверил, есть ли строка с текстом "JavaRush — лучший сайт для изучения Java!

сравните всех знакомых вам людей

Разумеется, она там есть: Получим множество вещественных чисел из интервала или score-ов. Эти значения — мера того, насколько наше решение хорошо работает в тех случаях, когда его не пытаются обмануть и ждут от него положительный ответ. Причём — некоторая выборка, которую мы считаем репрезентативной. Построим её эмпирическую плотность — гистограмму. Так она выглядит для: Согласитесь, толку от такого идентификатора немного — в половине случаев он будет угадывать ответ, а в половине — ошибаться.

Equals и сравнение строк

Такое распределение нам уже больше подходит: Для target-попыток такая функция будет скорее уверена в их правильности, чем. Но рассмотрение распределения таргетов без распределения импостеров бессмысленно. Проделаем ту же операцию и для них: Становится видно, что для imposter-попыток наша функция будет в большинстве случаев склоняться к правильному ответу.

Но это всё ещё лишь визуальные наблюдения, они не дают нам никакой объективной оценки. Допустим, нашей системе на вход подаётся пара изображений. Она может посчитать для них вероятность того, что это target-попытка. Но требуется от неё однозначный ответ: Давайте зададимся некоторым порогом и еслибудем отвечать отрицательно, иначе — положительно.

Еслисистема никогда никого не узнает, а еслито любых двух человек станет считать одинаковыми.

сравните всех знакомых вам людей

По графику видно, что наши распределения не разделимы и нельзя подобрать так, чтобы добиться идеальной работы в обоих случаях.

Что будет, например, если в примере выше установить? В скольких случаях наша система будет ошибаться при target-попытках? Аналогично и для последних. А теперь дадим им имена и сделаем не абсолютными, а относительными: Давайте теперь зададимся некоторым шагом и посчитаем с ним значения FRR и FAR для точек из интервала и отобразим их на одном графике: Теперь для любого выбранного расстояния можно сказать, какая доля target-попыток будет отклоняться и какая доля imposter-попыток приниматься.

И наоборот, можно выбирать исходя из задачи.

сравните всех знакомых вам людей

Например, для верификации на охраняемом объекте, где важно не пропустить чужака, по понятным причинам требуетсяобеспечивающий минимально возможный FAR. Если же вы хотите, чтобы компьютер вас узнавал и желал доброго утра, а по квартире обычно ходите только вы, можно остановиться на низком FRR и достаточно высоком FAR — не случится ничего плохого, если компьютер поздоровается с кем-то, назвав его вашим именем.

Обратите внимание на точку пересечения графиков. EER — тот самый объективный критерий, к которому мы шли. Он позволяет оценить качество идентификации в целом: Значит, в среднем 6. По её форме легко судить о качестве системы в целом, оценивать какое значение одного критерия можно получить при фиксированном втором, и, что самое главное, сравнивать системы.

Будем придерживаться этого обозначения и в дальнейшем. Даже без отображения в единичный отрезок можно рассматривать любой диапазон значений без влияния на результаты. Подготовка базы Существует множество датасетов для распознавания лиц. Некоторые платные, некоторые выдаются по запросу.

Некоторые содержат большую вариативность по освещению, другие — по положению лица. Некоторые сняты в лабораторных условиях, другие собраны из фотографий, снятых в естественной среде обитания. Чётко сформулировав требования к данным, можно легко выбрать подходящий датасет или собрать его из нескольких.