类继承(C++)

本文详细探讨了C++中的类继承概念,包括公有派生、构造函数和访问权限、派生类与基类之间的关系,以及继承带来的多态性。通过实例解释了静态联编和动态联编的区别,强调了虚函数在实现多态中的作用。文章还讨论了虚函数的注意事项,如析构函数应为虚函数,以及抽象基类的概念和用途。

一个简单的类

从一个类派生出另一个类时,原始类称为基类,继承类称为派生类。

tabetnn.h

#pragma once
#include<string>
using std::string;
class TableTennisPlayer
{
private:
	string firstname;
	string lastname;
	bool hasTable;
public:
	TableTennisPlayer(const string &fn = "none", const string &ln = "none", bool ht = false);
	~TableTennisPlayer();
	void Name() const;
	bool HasTable()const { return hasTable; };
	void ResetTable(bool v) { hasTable = v; };
	
};

tabten.cpp

#include "TableTennisPlayer.h"
#include<iostream>


TableTennisPlayer::TableTennisPlayer(const string &fn = "none", const string &ln = "none", bool ht = false) :firstname(fn), lastname(ln), hasTable(ht)
{
}


TableTennisPlayer::~TableTennisPlayer()
{
}

void TableTennisPlayer::Name() const {
	std::cout << lastname << ", " << firstname;
}

派生一个类

class RatedPlayer :public TableTennisPlayer {};

冒号指出RatedPlayer类的基类是TableTennisPlayer类。上述特殊的声明头表明TableTennisPlayer是一个公有基类,这被称为公有派生。派生类对象包含基类对象。使用公有派生,基类的公有成员将成为派生类的公有成员;基类的私有部分也将成为派生类的一部分,但只能通过基类的公有和保护方法访问。

RatedPlayer对象将具有以下特征:

  • 派生类对象存储了基类的数据成员(派生类继承了基类的实现);
  • 派生类对象可以使用基类的方法(派生类继承了基类的接口)。

因此,RatedPlayer对象可以存储运动员的姓名及其是否有球桌。另外,RatedPlayer对象还可以使用TableTennisPlayer类的Name()、hasTable()和ResetTable()方法。

需要在继承特征中添加什么?

  • 派生类需要自己的构造函数。
  • 派生类可以根据需要添加额外的数据成员和成员函数。
class RatedPlayer :public TableTennisPlayer {
private:
	unsigned int rating;
public:
	RatedPlayer(unsigned int r = 0, const string &fn = "none", const string &ln = "none", bool ht = false);
	RatedPlayer(unsigned int r, const TableTennisPlayer &tp);
	unsigned int Rating()const { return rating; }
	void ResetRating(unsigned int r) { rating = r; }
};

构造函数必须给新成员和继承的成员提供数据。

构造函数:访问权限的考虑

派生类不能直接访问基类的私有成员,而必须通过基类方法进行访问。例如,RatedPlayer构造函数不能直接设置继承的成员(firstname、lastname和hasTable)。而必须使用基类的公有方法来访问私有的基类成员。具体地说,派生类构造函数必须使用基类构造函数。
创建派生类对象时,程序首先创建基类对象。从概念上,这意味着基类对象应当在程序进入派生类构造函数之前被创建。C++使用成员初始化列表语法来完成这种工作:

RatedPlayer::RatedPlayer(unsigned int r = 0, const string &fn = "none", const string &ln = "none", bool ht = false) :TableTennisPlayer(fn,ln,ht){
	rating = r;
}

其中:TableTennisPlayer(fn,ln,ht)是成员初始化列表。

如果省略成员初始化列表,情况将如何:

  • 必须首先创建基类对象,如果不调用基类构造函数,程序将使用默认的基类构造函数。
  • 除非要使用默认构造函数,否则应显式调用正确的基类
基于 NSFW Model 色情图片识别鉴黄 后面更新视频检测 项目背景: 随着互联网的快速发展,网络上的信息量呈现出爆炸式的增长。然而,互联网上的内容良莠不齐,其中不乏一些不良信息,如色情、暴力等。这些信息对青少年的健康成长和社会风气产生了不良影响。为了净化网络环境,保护青少年免受不良信息的侵害,我国政府加大了对网络内容的监管力度。在此背景下,本项目应运而生,旨在实现对网络图片和视频的自动识别与过滤,助力构建清朗的网络空间。 项目简介: 本项目基于 NSFW(Not Safe For Work)Model,利用深度学习技术对色情图片进行识别与鉴黄。NSFW Model 是一种基于卷积神经网络(CNN)的图像识别模型,通过学习大量的色情图片和非色情图片,能够准确地判断一张图片是否含有色情内容。本项目在 NSFW Model 的基础上,进一步优化了模型结构,提高了识别的准确率和效率。 项目功能: 色情图片识别:用户上传图片后,系统会自动调用 NSFW Model 对图片进行识别,判断图片是否含有色情内容。如果含有色情内容,系统会给出相应的提示,并阻止图片的传播。 视频检测:针对网络视频,本项目采用帧提取技术,将视频分解为一帧帧图片,然后使用 NSFW Model 对这些图片进行识别。如果检测到含有色情内容的图片,系统会给出相应的提示,并阻止视频的传播。 实时监控:本项目可应用于网络直播、短视频平台等场景,实时监控画面内容,一旦检测到含有色情内容的画面,立即进行屏蔽处理,确保网络环境的纯洁。
### 如何在本地部署 NSFW 模型或服务 要在本地环境中成功部署 NSFW(不适宜工作场合内容)检测模型或服务,以下是详细的说明: #### 准备环境 为了确保能够顺利运行模型和服务,需要安装必要的依赖项。这些工具和库包括但不限于以下几类: - **Python 环境**: 推荐使用 Python 3.7 或更高版本。 - **Transformers 库**: 提供加载预训练模型的功能[^1]。 - **PyTorch/TensorFlow**: 支持深度学习框架的计算需求。 - **Pillow (PIL)**: 处理图像文件并将其转换为适合输入模型的形式。 具体命令如下所示: ```bash pip install transformers torch Pillow ``` #### 加载模型与测试 通过 Hugging Face 的 `transformers` 工具包可以直接访问已有的 NSFW 图片分类模型。例如,可以采用名为 `"Falconsai/nsfw_image_detection"` 的公开模型来完成此任务[^1]。 下面是一个简单的代码片段展示如何加载该模型并对单张图片执行预测操作: ```python from PIL import Image from transformers import pipeline def classify_nsfw(image_path): # 打开指定路径下的图片文件 img = Image.open(image_path) # 初始化 image-classification 流水线对象,并指明使用的特定模型名称 classifier = pipeline("image-classification", model="Falconsai/nsfw_image_detection") # 对传入的图片调用流水线方法得到其类别标签及其置信度分数列表形式的结果 result = classifier(img) return result if __name__ == "__main__": test_img_path = "<your_test_image>" output_results = classify_nsfw(test_img_path) print(output_results) ``` 注意替换 `<your_test_image>` 成实际存在的图片绝对或者相对地址字符串值之前再尝试运行以上脚本。 #### 构建 RESTful API 服务 如果希望进一步扩展功能至 Web 应用程序层面,则可考虑利用 Flask/Django 这样的轻量级 web 开发框架构建起支持 HTTP 请求交互的服务端接口。这里给出基于 FastAPI 实现的一个简单例子作为示范用途: ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from PIL import Image from io import BytesIO from typing import List from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Prediction(BaseModel): label: str score: float @app.post("/predict/", response_model=List[Prediction]) async def predict(file: UploadFile = File(...)): try: contents = await file.read() pil_image = Image.open(BytesIO(contents)) clf_pipeline = pipeline('image-classification', model='Falconsai/nsfw_image_detection') predictions = clf_pipeline(pil_image) formatted_preds = [{"label": pred['label'], "score": round(pred['score'], 4)} for pred in predictions] return formatted_preds except Exception as e: raise ValueError(f"Error processing uploaded file {e}") if __name__ == '__main__': uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` 启动服务器之后即可向 `/predict/` 路径发送 POST 请求附带上传待分析的目标图片获取返回结果了。 ---
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