PHP面向对象知识(1)

1,什么是类?什么是对象?类和对象之间的关系?
类:类是具有相同属性和行为的一组对象的集合
对象:对象是实际存在的该类事物的每个个体,因而也称实例
类和对象的关系:类是对象的抽象,对象是类的实例
2,面向对象的3大特征
继承,封装,多态
3,什么是构造方法(函数)?怎么定义?有什么样的特点?

1.特殊的名称: __construct 
2.在实例化对象时,自动被调用
3.在内存中划分了对应的内存空间区域
4.构造方法可以像普通方法一样,接收参数;这里的参数通常是用来初始化类中的属性
5.构造方法不能重复定义,每个类当中有且只能有一个;如果不写相当于有一个默认的不带参数且没有任何执行语句的空函数

4.什么是析构方法(函数)?怎么定义?有什么特点?
析构函数:当某个对象成为垃圾或者当对象被显式销毁时执行。
__destruct() 析构函数,是在垃圾对象被回收时执行。
析构函数是由系统自动调用的,不要在程序中调用一个对象的虚构函数。
析构函数不带有参数。

5.什么是封装?有什么作用?列举一些封装的实例?
封装就是把对象的属性和行为结合成一个独立的相同单位,并尽可能隐藏对象的内部细节。
信息隐蔽,封装即隐藏(目的:不能让别人随意修改信息)。
怎么实现封装?
1.访问修饰符(public,protected,private)。
2.类
3.函数方法

6.访问修饰符有哪 3 个?分别有什么作用、特点。
public  公共的 谁都可以用,也可以修改
protected  受保护的 只有自己和后代可以使用和修改
private  私有的 只有自己可以使用和修改

7.继承:扩展父类的内容,注意只能继承public和protected修饰的内容,而private修饰的则不能继承**

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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