面向对象知识点整理-01概念、特征和原则

本文深入解析面向对象编程的核心概念,包括封装、继承与多态三大特性,以及单一职责、开放封闭、Liskov替换、依赖倒置和接口隔离五大基本原则,阐述其优势与应用。

面向对象的概念与三大基本特征和五大基本原则

面向过程面向对象
把问题分解为单一的步骤,每个步骤使用函数实现,依次调用。把问题分解为单一的步骤,对每一个步骤进行抽象后形成对象,不同对象之间相互调用,组合解决问题
三大基本特征解释优点
封装将抽象性函式接口的实现细节部分包装、隐藏起来的方法。是一种保护屏障,防止该类代码和数据被外部类定义的代码随机访问。访问该类的代码和数据必须通过严格的接口控制。修改实现代码时不用修改被调用的片段。可以增加程式码的安全性。1.良好的封装能够减少耦合;2.类内部的结构可以自由修改;3.可以对成员变量进行更精确的控制;4.隐藏信息,实现细节。
继承子类继承父类的特征和行为,使子类对象具有父类的实例域和方法(多态的前提,但增加了类的耦合性,同时打破封装性)减少代码臃肿
多态同一个行为具有多个不同表现形式或形态的能力,必要条件为存在继承,重写及父类引用指向子类对象1.消除类型间的耦合关系;2.可替换性;3.可扩充性;4.接口性;5.灵活性;6.简化性
五大基本原则解释
单一职责原则(Single-Reponsibility Principle)一个类功能要单一,不能包罗万象
开放封闭原则(Open-Closed Principle)一个模块在扩展性方面应该是开放的而在更改性方面应该是封闭的
Liskov替换原则(Liskov-Substituion Principle)子类应当可以替换父类并出现在父类能够出现的任何地方
依赖倒置原则(Dependency-Inversion Principle)模块间的依赖通过抽象发生,实现类之间不发生直接依赖关系,依赖关系通过接口或抽象类产生。接口或抽象类不依赖实现类。实现类依赖接口或抽象类。
接口隔离原则(Interface-Segregation Principle)模块间要通过抽象接口隔离开,而不是通过具体的类强耦合起来
【无线传感器】使用 MATLAB XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLABXBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现应用。该方案具有良好的扩展性实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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