所谓的“平台”

本文介绍了一个通过基类封装实现的灵活代码平台。该平台允许开发者在不修改原有代码的基础上添加新功能,只需编写继承自基类的新组件,并通过简单的makefile配置即可完成集成。
2006-06-20 21:46
近来在工作中常听到一“平台”,后来一打听才明白,原来所谓的“平台”是一个封装好了的基类库。在实现一些新的功能时,你不要去改动原来的代码,只要把自已写好的与那个带有main的文件一同编译就可以了,其实其并没有什么高深的技术,只是这种方案是一种不错的解决方案,所以我把这个“平台”模拟了一下,我这个“平台”是由一个基类构成的,在这个类的定义文件中,含有一个主函数main,我在这里实现了两个功能,分别是A,B,它们主要是打印出各自的信息。
//// A.h
#ifndef A_H
#define A_H

#include "base.h"
class A :public base
{
 public:
  A(){}
  virtual ~A(){ cout<<"A destructor"<<endl; }
 public:
  virtual void print(int i);
};
#endif

//// A.cpp
#include "A.h"
A a;
void A::print(int i)
{
    cout<<"A::print("<<i<<")"<<endl;
}

//// B.h
#ifndef B_H
#define B_H
#include "base.h"
class B :public base
{
 public:
  B(){}
  virtual ~B(){}
 public:
  virtual void print(int i);
};
#endif

//// B.cpp
#include "B.h"
B a;
void B::print(int i)
{
    cout<<"B::print("<<i<<")"<<endl;
}

//// base.h
#ifndef BASE_H
#define BASE_H
#include <iostream>
using namespace std;

class base
{
    public:
        base();
        virtual ~base();
    public:
        virtual void print(int i);
};
#endif

//// base.cpp
#include "base.h"
base* g_base;
 
int main(void)
{
    g_base->print(100);
    return 0;
}

base::base()
{
    g_base=this;
}

base::~base()
{
    cout<<"base destructor"<<endl;
}

void base::print(int i)
{
    cout<<"base::print("<<i<<")"<<endl;
}

//// makefile
CC=g++
all:A B clean
B:base.cpp base.h B.o
    ${CC} -o B base.cpp B.o
A:base.cpp base.h A.o
    ${CC} -o A base.cpp A.o
B.o:B.h B.cpp
    ${CC} -c B.cpp
A.o:A.h A.cpp
    ${CC} -c A.cpp
clean:
    rm *.o

这里我们就在这个“平台”上建立了两个EXE文件,同样我们可以在不改去base的前提下,增加一个新的派生类,编译时也不需要去改动它。例如,我们要增加一个C的功能。我们写好类后,只要在makefile文件中新增一行
C:base.cpp base.h C.o
    ${CC} -o C base.cpp C.o
C.o:C.h C.cpp
    ${CC} -c C.cpp
就可以了,
 
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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