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如何理解面向抽象和面向接口
north1943
2010-05-12 11:26:23
我是新手,书上的一些关于面向抽象和面向接口的程序,知道每句是什么意思,只是看完了好像还不太理解程序的结构。不知道面向抽象和面向接口要如何运用。有谁能不能指点下
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如何理解面向抽象和面向接口
我是新手,书上的一些关于面向抽象和面向接口的程序,知道每句是什么意思,只是看完了好像还不太理解程序的结构。不知道面向抽象和面向接口要如何运用。有谁能不能指点下
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wufengye12
2010-05-15
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学习了
paullbm
2010-05-14
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简单点来说其实话也不多:
1).当你觉得超类和子类是同一种类型的事物时,超类可以为子类做一些力所能及的事情时,你就应该使用抽象类;比如图形和三角形、动物和猴子的关系!
2).当你觉得超类和子类不是同一种类型的事物,子类只有根据标准去具体实现的时候,你就应该使用接口。比如MVC模型中关于数据库操作那一块,超类接口只提出CRUD的标准,子类该如何去具体实现,对于不同的数据库操作不太一样,对于其超类接口来说,你实现的过程和细节并不重要,重要的是你能给我想要的效果就OK!
north1943
2010-05-14
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[Quote=引用 3 楼 cx1014 的回复:]
楼主可以到这看看相信会有很大帮助http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2008/04/10/1146447.html
[/Quote]
很不错 稍稍有点理解了
north1943
2010-05-14
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[Quote=引用 8 楼 shangpeijie 的回复:]
java中的面向抽象有两种:1.面向抽象父类 2.面向接口(由于java单类继承和多接口实现机制,因此首选面向接口编程)。另外,java是运行期绑定的,这样面向抽象编程可解耦,代码量也大大减少
[/Quote]
谢谢 我有点理解了
north1943
2010-05-13
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[Quote=引用 1 楼 quxiaoyong 的回复:]
这个还真不好说。。
面向接口的意思是说,当你的设计中需要将一些实现方法隐藏时,就设计为接口,客户端程序员就使用你接口的某些方法去实现功能,但它完全不知道接口下的类具体怎么实现的。
乱了。。接口的作用用于解耦比较多。。
[/Quote]
可否举一个简单的例子
pgtmy
2010-05-13
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come on!
zhangyongtian_0810
2010-05-13
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来拿个分,顺便顶下
24K純帥
2010-05-13
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是虚函数和接口的区别是不。。
999朵玫瑰
2010-05-13
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[Quote=引用 1 楼 quxiaoyong 的回复:]
这个还真不好说。。
面向接口的意思是说,当你的设计中需要将一些实现方法隐藏时,就设计为接口,客户端程序员就使用你接口的某些方法去实现功能,但它完全不知道接口下的类具体怎么实现的。
乱了。。接口的作用用于解耦比较多。。
[/Quote]学习
cx1014
2010-05-13
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楼主可以到这看看相信会有很大帮助http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2008/04/10/1146447.html
cx1014
2010-05-13
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面向抽象???
焙焙龙
2010-05-13
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接口就是服务的提供者与服务的调用者之间对于参数的契约
pejayshine
2010-05-13
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java中的面向抽象有两种:1.面向抽象父类 2.面向接口(由于java单类继承和多接口实现机制,因此首选面向接口编程)。另外,java是运行期绑定的,这样面向抽象编程可解耦,代码量也大大减少
CHlearning
2010-05-13
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学习来了
欢乐极客
2010-05-13
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这个还真不好说。。
面向接口的意思是说,当你的设计中需要将一些实现方法隐藏时,就设计为接口,客户端程序员就使用你接口的某些方法去实现功能,但它完全不知道接口下的类具体怎么实现的。
乱了。。接口的作用用于解耦比较多。。
城市空气质量时空预测与污染源贡献度分析.zip
大气污染是影响公众健康与生态环境的重要问题,精准的空气质量时空预测与污染源贡献度量化是精准治污的关键支撑。针对现有研究多源融合不充分、时空关联刻画不足、预测与源解析割裂三方面缺陷,本文设计实现了城市空气质量时空预测与污染源贡献度分析系统,融合监测、气象、工业排放与交通四类数据,构建基于时空注意力的LSTM(STAM-LSTM)预测模型与基于正定矩阵因子分解(PMF)的源解析模型,形成数据融合-特征工程-预测-源解析-可视化闭环。 系统实现四类数据时空对齐与融合,构建时序与空间邻域特征,以普通克里金插值生成1km网格浓度场;STAM-LSTM引入时空注意力自适应学习站点间污染传输时变权重,以72小时输入预测未来24小时逐小时PM2.5浓度;PMF识别交通、工业、燃煤、扬尘与二次生成五个源因子,量化各源全年贡献度并分析时空演变。 实验表明:STAM-LSTM预测RMSE 24.6、MAE 17.8、R² 0.88,相对LSTM基线(30.2)提升18.5%;普通克里金插值误差8.9,优于反距离加权(11.4);源解析显示交通源28.4%、工业源23.1%、燃煤源19.6%为主要贡献源,冬季燃煤源升至27.3%、早高峰交通源达34.8%,下风向工业源贡献高出上风向8~12个百分点;减排情景显示交通源减排20%可使年均PM2.5下降5.7%,与源贡献度排序一致。 系统按五模块14组件实现,功能测试16项用例全部通过,为大气污染预警、源管控与减排政策制定提供了决策依据。 【课程报告内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论 第3章 系统需求分析 第4章 系统总体设计 第5章 系统详细设计与实现 第6章 系统测试与分析 第7章 总结与展望 参考文献 附件-实现指南
基于iTransformer-BiGRU-KAN多模型融合的滚动轴承剩余寿命预测研究(Python代码实现)
基于iTransformer-BiGRU-KAN多模型融合的滚动轴承剩余寿命预测研究(Python代码实现)内容概要:本文提出了一种基于iTransformer-BiGRU-KAN多模型融合的滚动轴承剩余寿命预测方法,旨在通过结合多种先进深度学习模型的优势,提升在复杂工况下的预测精度与鲁棒性。该方法利用iTransformer捕捉长期时间序列中的全局依赖关系,通过BiGRU模型提取双向时序特征,最后引入KAN(Kernel Attention Network)增强非线性映射与关键特征的自适应加权能力,实现对轴承退化过程的精准建模。文中详细介绍了模型架构设计、训练流程及在公开数据集上的实验验证,结果表明该融合模型相比单一模型在预测精度和稳定性方面均有显著提升。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,从事设备故障诊断、工业大数据分析或智能运维相关领域的研究人员及工程技术人员,尤其适合研究生及以上学历或有相关项目经验的专业人员。; 使用场景及目标:①应用于工业设备状态监测与预测性维护系统中,实现对滚动轴承等关键部件剩余寿命的精准预测;②为复杂时间序列回归任务提供多模型融合的设计思路与技术参考;③推动深度学习在智能制造与工业物联网领域的落地应用。; 阅读建议:建议读者结合Python代码实现部分,深入
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中文版本的几何画板 几何必备
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可以快速的通过python下载器来下载python3.14版本。
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理解
算法细节,重点关注几何旋转模型与天线校准参数的集成方式,并可通过修改参数进行敏感性分析以加深
理解
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