黑马程序员-------Java面向对象

本文介绍了Java面向对象的基本概念,包括封装、继承和多态等核心特征,并详细解释了类的定义、成员变量与局部变量的区别,以及构造函数的使用方法。

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面向对象的特征:

  • 封装(encapsulation)
  • 继承(inheritance)
  • 多态(polymorphism)

类的定义

生活中描述事物无非就是描述事物的属性和行为。

如:人有身高,体重等属性,有说话,打球等行为。

Java中用类class来描述事物也是如此

属性:对应类中的成员变量。

行为:对应类中的成员函数。

定义类其实在定义类中的成员(成员变量和成员函数)。

  • 成员变量:

成员变量定义在类中,在整个类中都可以被访问。

成员变量随着对象的建立而建立,存在于对象所在的堆内存中。

成员变量有默认初始化值。

  • 局部变量:

局部变量只定义在局部范围内,如:函数内,语句内等。

局部变量存在于栈内存中。

作用的范围结束,变量空间会自动释放。

局部变量没有默认初始化值。

class Car//对Car这类事物进行描述
{
	String color = "red";
	int num = 4;
	void show()
	{
		System.out.println("color="+color+"..num="+num);
	}
}
class CarDemo 
{
	public static void main(String[] args) 
	{
		Car c = new Car();//建立对象
		c.color = "black";//对对象的属性进行修改
		c.show();//使用对象的功能。
	}
}

匿名对象

匿名对象是对象的简化形式

匿名对象两种使用情况

当对对象方法仅进行一次调用的时

匿名对象可以作为实际参数进行传递

封装(Encapsulation)

  • 封装:是指隐藏对象的属性和实现细节,仅对外提供公共访问方式。
  • 好处:

将变化隔离。

便于使用。

提高重用性。

提高安全性。

  • 封装原则:

将不需要对外提供的内容都隐藏起来。

把属性都隐藏,提供公共方法对其访问。

private(私有)关键字

  • private关键字:

是一个权限修饰符。

用于修饰成员(成员变量和成员函数)

被私有化的成员只在本类中有效。

  • 常用之一:

将成员变量私有化,对外提供对应的set ,get方法对其进行访问。提高对数据访问的安全性。

构造函数

  • 特点:

函数名与类名相同

不用定义返回值类型

不可以写return语句

  • 作用:

给对象进行初始化。

  • 注意:

默认构造函数的特点。

多个构造函数是以重载的形式存在的。

this关键字

特点:this代表其所在函数所属对象的引用。

换言之:this代本类对象的引用。

什么时候使用this关键字呢?

当在函数内需要用到调用该函数的对象时,就用this。

static(静态)关键字

  • static关键字:

用于修饰成员(成员变量和成员函数)

  • 被修饰后的成员具备以下特点:

随着类的加载而加载

优先于对象存在

被所有对象所共享

可以直接被类名调用

  • 使用注意:

静态方法只能访问静态成员

静态方法中不可以写this,super关键字

主函数是静态的

 

/*
对象一建立就会调用与之对应的构造函数。

构造函数的作用:可以用于给对象进行初始化。

构造函数的小细节:
当一个类中没有定义构造函数时,那么系统会默认给该类加入一个空参数的构造函数。

当在类中自定义了构造函数后,默认的构造函数就没有了。


构造函数和一般函数在写法上有不同。

在运行上也有不同。
构造函数是在对象一建立就运行。给对象初始化。
而一般方法是对象调用才执行,给是对象添加对象具备的功能。

一个对象建立,构造函数只运行一次。
而一般方法可以被该对象调用多次。

什么时候定义构造函数呢?
当分析事物时,该事物存在具备一些特性或者行为,那么将这些内容定义在构造函数中。


*/

class Person
{
	private String name;
	private int age;
	
	/*
	构造代码块。
	作用:给对象进行初始化。
	对象一建立就运行,而且优先于构造函数执行。
	和构造函数的区别:
	构造代码块是给所有对象进行统一初始化,
	而构造函数是给对应的对象初始化。

	构造代码快中定义的是不同对象共性的初始化内容。

	*/
	{
		//System.out.println("person code run");
		cry();
	}

	Person()
	{
		System.out.println("A: name="+name+",,age="+age);
		
	}
	/**/
	Person(String n)
	{
		name = n;
		System.out.println("B: name="+name+",,age="+age);

		//cry();
		
	}
	/*
	public void setName(String n)
	{
		name  = n;
	}
	public String getName()
	{
		return name;
	}
	*/
	Person(String n,int a)
	{
		name = n;
		age = a;
		System.out.println("C: name="+name+",,age="+age);
		//cry();
	}

	public void cry()
	{
		
		System.out.println("cry......");
	}
}

 

 

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基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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