2021-4-20 日记 C++(九)

本文介绍了C++中面向对象的基本概念,包括类的定义、成员的访问控制、构造函数及析构函数的作用。通过实例说明如何创建类和对象,以及如何通过对象访问类的成员。

C++是一门面向对象的语言,而抽象性则是面向对象方法的基本特征。我们将具有相同属性和行为的一组对象抽象为类。

根据对象的属性,我们把具有相同属性的对象归为一个类。而相同的,我们也可以根据类定义一个具有类属性的对象。

面向对象方法的另一个重要特征是封装,它意味着对象的属性和服务会被结合成一个独立的系统单位,并且对象的内部细节会被尽可能的隐蔽。打个比方,手机就是一个封装对象,手机上的按键就是它与外界的接口。我们可以通过这个接口完成很多操作,但具体操作是如何进行的,操作有多么复杂我们都不关心,这些事情是制造商才需要关心的问题。

同样的,我们要尽可能的让别人能方便的用我们写的类完成各种操作,至于类里面是什么东西,使用者不需要了解。

光说这么多干巴巴的其实也没什么人会记得住,也没必要去记住,先看看类是如何定义的:

class 类名{
	public:
		公有数据成员或公有函数的定义;
	protected:
		保护数据成员或保护函数的定义;
	private:
		私有数据成员或私有函数的定义;
};
class Lei1{
	public:
		Lei1();
		~Lei1();
		addcount();
	private:
		int count;
};

乍一看好像信息量很大,其实不然,我们慢慢讲。

首先定义类的关键字是class,至于类名叫啥你喜欢。而里面的public和private是啥意思呢?是对于数据成员和函数成员的等级分类,那么啥是等级分类呢?

比如说你的个人信息,名字、性别是public的,代表这两项信息是公开的,是大伙都能知道的。而身份证号码、体重、年龄这三项消息则是private的,代表这些是私有的,是不对外公开的。如果说有个人想知道你的名字和性别,那TA直接获得TA想知道的。那如果TA想知道你的体重呢?不好意思,这不方便透露。

那怎么样才能知道你的体重呢?就要通过你本人,或者说经过你本人的同意,别人才能获得你体重的数据。类就像是你这个人,而你(类)的信息是有等级划分的,如果有人想知道你(类)的信息,那么他就要向你(类)申请。而每个人想知道的信息都可能不一样,所以你会根据不同的人回答不同的东西。那么问你的人就被当做是一个“对象”。

我们刚才写的这几行代码里面,可以留意到private里面有一个叫count的变量,这意味着这个变量是私有的,那如果我们非要访问这个私有的数据呢?那首先我们需要先建立一个接口,也就是定义一个对象来对类进行操作。

定义对象的格式如下:

类名 对象名;
Lei1 L1;

这样,我们就建立了一个叫L1的对象,而这个叫L1的对象是Lei1这个类的对象。那接下来如何对类进行操作呢?格式如下:

对象名.属性;
对象名.成员函数名(实参1,实参2...);

我们这时候发现,在对类进行操作的时候不需要加类名了,这是因为我们的对象其实已经“绑定”了一个类,当建立了L1这个对象之后,L1它就已经代表是类Lei1了。所以在进行操作的时候,没有必要再加入类名了。

那我们想访问count这个属性,可以直接写L1.count吗?答案是否定的。因为count是一个私有数据成员,它不可以被对象直接访问。但是它可以被类的成员间接访问,我们可以通过一个函数调用count,然后再通过对象调用这个调用count的函数达到访问count的目的。

关于成员的存取控制的更多详细内容,比如protected级之类的内容,大家可以在其他更专业的地方了解,这里不做更多详述。

类与对象能代码尽可能的被封装起来,就比如我们之前写的简单计算器,如果换做是用类实现,代码能够更加简洁,甚至能够做到在主函数里面只有建立对象、对象调用函数两行代码,就完成我们整个计算器的启动和结束。至于类里面的复杂逻辑,则由我们去实现了。

接下来讲讲什么是构造函数析构函数。说白了,构造函数就是对象的初始化,而析构函数则是对象使用结束后进行内存释放操作的函数。

比如说我们的count变量,我们不定义它的初值,但我们可以通过构造函数,在每个对象建立的同时为对象的数据成员进行初始化。需要注意的是,构造函数的函数名跟类名必须一致,并且不需要有返回类型。

例如:`

Lei1(int i)
{
	count=i;
}

我们这样定义Lei1的构造函数,代表我们在建立对象时可以同时为count初始化。

Lei1 L1(5);
Lei1 L2(10);

这样,L1对象的count初值就为5,而L2对象的count初值就为10。

至于析构函数,只有用到动态内存的时候才会用得上,我们暂时不讲。今天大概就说这么多,明天我们会开始着手做一个新的项目,大概花两天日记的时间完成这个用类实现的项目。另外大家可以尝试一下把简单计算器做成类的形式,其实原理很简单的。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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