注意参数应以切片形式分别传入，避免 shell 注入风险。
如果需要逆时针旋转，可以先将数组旋转三次。
它返回一个由 (key, value) 元组组成的视图。
字节序 (Endianness)：当读取多字节数值（如16位或32位整数）时，需要考虑字节序（大端序或小端序）。
自定义类型的流操作支持 为了让自定义类支持流操作，需重载<<和>>运算符。
使用reflect.Method进行方法拦截 动态代理的关键是“拦截方法调用”。
传统方法的局限性 考虑以下场景：我们有一个固定的宠物列表pets（可能包含数百个元素），以及一个动态变化的购物篮列表basket（可能只包含少数几个元素）。
默认情况下，Monolog 使用 LineFormatter 输出可读性良好的文本。
例如，如果您正在格式化/project/src/components/button.php文件，Prettier会依次检查： 立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； /project/src/components/.prettierrc /project/src/.prettierrc /project/.prettierrc /project/package.json (如果存在prettier键) ...直到找到配置或到达文件系统根目录。
策略模式通过接口定义算法族，实现算法与客户端解耦。
示例问题： echo 'Hello ' . $user ? $user : 'Guest'; 由于点连接符（.）优先级高于三元运算符，实际执行顺序等价于：(echo 'Hello ' . $user) ? $user : 'Guest';，这会导致逻辑错误。
public static class StringExtensions { public static bool IsNullOrEmpty(this string str) { return str == null || str.Length == 0; } } 定义后，任何字符串变量都可以直接调用这个方法： string text = ""; bool result = text.IsNullOrEmpty(); // 调用扩展方法 扩展方法的调用机制 虽然调用形式看起来像实例方法，但编译器会将其转换为静态方法调用： 有道小P 有道小P，新一代AI全科学习助手，在学习中遇到任何问题都可以问我。
这可以有效避免当不同表中有相同列名时可能出现的歧义，提高SQL语句的清晰度和可维护性。
关键是把状态转移关系理清，避免写成一堆if-else难以维护的“面条代码”。
选择合适的STL容器需根据访问和修改需求权衡：vector适合随机访问，list适合频繁插入删除，map适合键值对快速查找；遍历时可选用迭代器、C++11范围for循环或算法函数for_each，其中范围for更简洁，算法函数适合复杂操作；修改元素时应使用引用或迭代器，注意避免因插入删除导致迭代器失效。
参数类型、返回类型，甚至方法的接收者类型（值接收者或指针接收者）都必须与接口定义相符。
这种绑定过程由PHP自动完成。
适合中型企业内部管理系统快速开发部署。
""" # 1. 加载YOLOv8模型 model = YOLO('yolov8s.pt') # 2. 读取图像 image = cv2.imread(image_path) if image is None: print(f"Error: Could not load image from {image_path}") return # 3. 执行目标检测 yolov8_results = model(image)[0] # 4. 将YOLO结果转换为supervision的Detections对象 detections = Detections.from_yolov8(yolov8_results) # 5. 初始化BoxAnnotator用于绘制检测框 box_annotator = BoxAnnotator(color=ColorPalette(), thickness=2, text_thickness=1, text_scale=0.5) # 6. 在图像上绘制检测结果 annotated_image = box_annotator.annotate(scene=image.copy(), detections=detections) # 7. 显示或保存结果 (这里仅为演示，实际应用中可根据需求处理) # cv2.imshow("YOLOv8 Detections", annotated_image) # cv2.waitKey(0) # cv2.destroyAllWindows() print("Detection and annotation successful.") return annotated_image # 运行示例 (请替换为您的图片路径) # processed_img = process_frame("path/to/your/image.jpg")2.2 确认supervision库已正确安装 即使导入路径正确，如果supervision库本身未安装或安装不完整，也会导致ModuleNotFoundError。
以下是一些解决此问题的方案： 方案一：存储类型名称字符串 最简单且常用的方法是将类型的名称以字符串的形式存储。

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