12、深入探索 C++ 类

深入探索 C++ 类

1. 面向对象概念理解

在面向对象编程中,有两个关键概念与类的设计紧密相关,即封装和信息隐藏。

1.1 封装

封装是将有意义的特征(属性)和对这些属性进行操作的行为(操作)捆绑在一起,形成一个单一的单元。在 C++ 中,通常使用类来实现这种捆绑。每个类实例的接口是通过模拟与每个类相关行为的操作来实现的,这些操作还可以通过更改对象属性的值来修改对象的内部状态。

1.2 信息隐藏

信息隐藏是将执行操作的细节抽象到类方法中的过程。用户只需要了解要使用的操作及其总体目的,而操作的实现细节则隐藏在方法(函数体)内部。这样,更改底层实现(方法)不会改变操作的接口。信息隐藏还可以指隐藏类属性的底层实现。

面向对象系统本质上更容易维护,因为由于封装和信息隐藏,类允许快速进行升级和修改,而不会影响整个系统。

2. 类和成员函数基础

2.1 类的基本概念

C++ 类是 C++ 中的基本构建块,允许程序员指定用户定义的类型,封装相关的数据和行为。类定义包含属性、操作,有时还包含方法,并且支持封装。

创建类类型的变量称为实例化。类中的属性在 C++ 中称为数据成员,操作称为成员函数,用于模拟行为。在面向对象术语中,操作意味着函数的签名或其原型(声明),而方法意味着其底层实现或函数体(定义)。在 C++ 中,通常使用数据成员和成员函数这两个术语。

成员函数的原型必须放在类定义中,而成员函数的定义通常放在类定义之外。使用作用域解析运算符 :: 将给定的成员函数定义与它所属的类关联起来

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分,聚或者物品之间的有趣关联. 机器学习分 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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