黑马程序员----六-面向对象

本文主要介绍了Java中的二维数组概念及使用方法,包括数组的声明、初始化和打印方式,并讲解了对象的内存分配、成员变量与局部变量的区别、匿名对象的使用以及封装的概念。

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06-01-01
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1.二维数组
int[][]arr=new int[3][2];
这样就是三个数组,每个数组2个元素.
可以直接打印arr[1][2];
打印角标为1的数组的角标2的元素.

2.对数组中的小数组进行初始化.
arr[0]=new int[1];
arr[1]=new int[2];
arr[2]=new int[3];

3.数组的地址[I@1fb8ee3
@左边是实体的类型,@右边是实体的哈希值.(地址值)


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06-02-01
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1.对象的内存体现
举例: Car c=new Car();
栈内存中加载main和局部变量c,new Car在堆内存中,num和color也在堆内存中,初始化num=0;color=null;new Car把地址赋给c,所以c就控制了new Car.

Car c1=new Car();
Car c2=c1;
c1和c2控制的是一个Car;

2.成员变量和局部变量的区别.
 1成员变量定义在类中,整个类都可以访问.
 2局部变量定义在函数,语句,局部代码块中,只在所属区域有效.
 3成员变量存在于堆内存的对象中,而局部变量存在于栈内存的方法中.
 4成员变量随着对象的创建而存在,随着对象的消失而消失.
 5局部变量随着所属区域的执行而存在,随着所属区域的结束而释放.
 6成员变量都有默认初始化值,局部变量没有默认初始化值.
 

3.匿名对象
new Car().run();快速创建并调用.
show(new Car());可以直接丢进去,创建并计算.

4.封装

 

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,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 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...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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