回答：PC Lint被稱為C / c++的PC - Lint / FlexeLint。它是由GIMPEL軟件開發(fā)的C / c++靜態(tài)代碼檢測工具，由許多大型軟件公司的程序員使用。
成都創(chuàng)新互聯(lián)主營平湖網(wǎng)站建設(shè)的網(wǎng)絡(luò)公司,主營網(wǎng)站建設(shè)方案,手機APP定制開發(fā),平湖h5小程序定制開發(fā)搭建,平湖網(wǎng)站營銷推廣歡迎平湖等地區(qū)企業(yè)咨詢
工具非常多，各個工具通常會以插件的形式嵌入在各種IDE中，本人目前最偏愛cpplint，其實是就一個python腳本，幫助檢查是否符合GoogleC++Style的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。
都是用MicroFocus的Fortify來做代碼掃描的，用這個軟件掃描出來的結(jié)果比較準(zhǔn)確，而且操作簡單。都是用MicroFocus的Fortify來做代碼掃描的，用這個軟件掃描出來的結(jié)果比較準(zhǔn)確，而且操作簡單。
tree.modifiers().firstToken().trivias()上面的可以獲取注釋的一個集合，遍歷這個集合，如果不為null就說明代碼有注釋。集合中的對象調(diào)用comment方法可獲取到注釋內(nèi)容，然后既可以哦安短注釋是否是不是有效的。
據(jù)行內(nèi)客戶推薦，端瑪科技和360都有類似這方面的工具，端瑪科技專門做應(yīng)用安全咨詢的，有自己的源代碼掃描工具，360在安全方面，有很產(chǎn)品，包含代碼掃描。
一般地說，用C/C++比較“主流”些，因為C/C++編譯后直接生成可執(zhí)行文件，不需要虛擬機，程序性能比較好。另一方面，無論用C/C++還是JAVA，使用 OpenCV進(jìn)行開發(fā)的難度和工作量，沒有太大的差異。
個人認(rèn)為c++好些，畢竟opencv庫是用c/c++寫的，c++接口的資料也很全。
建議使用c++來編寫，因為opencv自帶的人臉識別功能并不是很好，識別率執(zhí)行速度都不太好。c++應(yīng)用cuda等技術(shù)能夠?qū)θ四樧R別功能加速，效果能好不少。
這個關(guān)鍵要看你最熟悉什么語言了，因為在OpenCV支持各種語言的基礎(chǔ)上，你哪個語言發(fā)開最熟練，當(dāng)然是最好了。程序運行效果，各個語言使用OpenCV都差不多。
python更好。opencv內(nèi)置支持的主要語言為python和c++，如果你用戶不是特別大）（比如10000次以上的人臉識別每秒），一般python就綽綽有余了。
Java不推薦，Matlab和VC都是可以的。Matlab有強大的image processing工具箱，入門較快，能對你的算法進(jìn)行快速仿真，呈現(xiàn)。但是matlab只能做研究用，實際工程中最終都要轉(zhuǎn)為c或vc。
1、基于彈性模板匹配的人臉表情識別程序。首先針對靜態(tài)表情圖像進(jìn)行表情圖像的灰度、尺寸歸一化，然后利用Gabor小波變換提取人臉表情特征以構(gòu)造表情彈性圖，最后提出基于彈性模板匹配及K-近鄰的分類算法實現(xiàn)人臉表情的識別。
2、這個不太清楚，應(yīng)該數(shù)據(jù)商業(yè)機密，要這東西誰都有源碼，那么人臉識別就不給力了。它儲存人臉特征使用圖片的還是用字節(jié)的我們都不清楚。
3、Java中常見的人臉識別算法有：Eigenface： 這是一種基于主成分分析的人臉識別算法，它將人臉圖像映射到一個低維的特征空間。Fisherface： 這是一種基于投影的人臉識別算法，它利用線性判別分析技術(shù)對人臉圖像進(jìn)行分類。
重慶分公司
重慶分公司
