【Java】重载与重写

重载与重写

一、重载

定义

在同一个类中,允许存在一个以上的同名方法,只要它们的参数个数或者参数类型不同即可。同一个类、相同方法名,参数列表不同:参数个数不同,参数类型不同

Java的重载是可以包括父类和子类的,即子类可以重载父类的同名不同参数的方法。

判断是否为重载

跟方法的权限修饰符、返回值类型、形参变量名、方法体无关系。

在通过对象调用方法时,如何确定某一个指定的方法:通过参数列表。

二、重写

定义

子类继承父类以后,可以对父类中同名同参数的方法,进行覆盖操作。

应用

重写以后,当创建子类对象以后,通过子类对象调用子父类中的同名同参数的方法时,实际执行的是子类重写父类的方法。

规则

方法的声明

权限修饰符 返回值类型 方法名(形参列表) throws 异常的类型{

//方法体

}

子类中的叫重写的方法,父类中的叫被重写的方法。

子类重写的方法的方法名和形参列表与父类被重写的方法的方法名和形参列表相同

  • 子类重写的方法的权限修饰符不小于父类被重写的方法的权限修饰符

  • 特殊情况:子类不能重写父类中声明为private权限的方法

  • 父类被重写的方法的返回值类型是void,则子类重写的方法的返回值类型只能是void

  • 子类重写的方法的返回值类型可以与父类相同或父类的子类

  • 父类被重写的方法的返回值类型是基本数据类型(比如:double),则子类重写的方法的返回值类型必须是相同的基本数据类型(必须也是double)

  • 子类重写的方法抛出的异常类型不大于父类被重写的方法抛出的异常类型

  • 子类和父类中的同名同参数的方法要么都声明为非static的(考虑重写),要么都声明为static的(不是重写)

重写表现为多态性,重载不表现多态性。

Python 中集成 Ollama 可以通过使用 `ollama` 官方提供的 Python 客户端库来实现。Ollama 是一个本地运行的大型语言模型(LLM)工具,它支持多种模型,如 Llama 2、Mistral 等,并且可以通过简单的 APIPython 应用程序集成。 ### 安装 Ollama Python 库 首先,需要确保你已经在本地系统上安装了 Ollama。你可以从 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/)下载并安装适用于你操作系统的版本。 接下来,安装 Python 客户端库。Ollama 提供了一个官方的 Python 包,可以通过 `pip` 安装: ```bash pip install ollama ``` ### 使用 Ollama Python 库 安装完成后,可以使用 `ollama` 模块来调用 OllamaAPI。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Ollama 的 `generate` 方法来生成文本: ```python import ollama # 生成文本 response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') # 打印响应 print(response['response']) ``` 在这个例子中,`model` 参数指定了要使用的模型(例如 `llama3`),`prompt` 参数是用户输入的提示词。Ollama 会根据提示词生成相应的文本,并返回一个包含 `response` 字段的字典。 ### 获取模型列表 如果你想查看当前可用的模型,可以使用以下代码: ```python import ollama # 获取模型列表 models = ollama.list() # 打印模型列表 for model in models['models']: print(model['name']) ``` ### 模型对话(Chat) Ollama 还支持更复杂的对话模式,允许你在多轮对话中保持上下文。以下是一个使用 `chat` 方法的示例: ```python import ollama # 开始对话 response = ollama.chat( model='llama3', messages=[ {'role': 'user', 'content': '你好,你能帮我做什么?'}, {'role': 'assistant', 'content': '你好!我可以帮助你回答问题、提供建议,甚至进行简单的创作。有什么我可以帮你的吗?'}, {'role': 'user', 'content': '你能告诉我关于机器学习的基础知识吗?'} ] ) # 打印响应 print(response['message']['content']) ``` 在这个例子中,`messages` 参数是一个包含多个对话记录的列表,每个记录都有一个 `role` 和 `content` 字段。Ollama 会根据这些对话记录生成相应的回复。 ### 错误处理 在实际应用中,建议添加错误处理逻辑,以应对可能出现的网络问题或模型加载失败等情况: ```python import ollama try: response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') print(response['response']) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` ### 相关问题
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