面向对象的复习_继承

C# 继承与多态详解

继承
解决代码的冗余,实现多态,增加了代码的扩展性,便于维护
继承的特性:
1.单根性:一个子类只能有一个父类
2.传递性:孙子继承爷爷
3.子类能继承父类的方法和属性,不能继承私有字段
4.子类调用父类的构造函数用使用关键字base
5.父类只能调用自己的成员,不能和使用子类的成员
6.子类之间也不能互相使用对方的成员

    public class Person
    {
        public string Name//自动属性
        {
            get;
            set;
        }
        public int Age
        {
            get;
            set;
        }
        public char Gender
        {
            get;
            set;
        }
        public Person(string name, int age, char gender)//构造函数
        {
            this.Name = name;
            this.Age = age;
            this.Gender = gender;
        }
        public void CHLSS()//方法
        {
            Console.WriteLine("吃喝拉撒睡");
        }
    }
    public class Student : Person//继承父类
    {
        //在子类中调用父类的构造行数 用关键字base
        public Student(string name, int age, char gender, int id)
            : base(name, age, gender)
        {
            this.Id = id;
        }
        public int Id
        {
            get;
            set;
        }
    }
    public class Teacher : Person
    {
        public Teacher(string name, int age, char gender, double salary)
            : base(name, age, gender)
        {
            this.Salary = salary;
        }
        public double Salary
        {
            get;
            set;
        }
    }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/amixc/p/4020001.html

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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