Day10 领扣题、面向对象概述、类与对象

面向对象编程通过模块化将软件程序分为厨师、食材和工具等模块,提高可维护性。相比面向过程,它降低了耦合度,使得代码更易于理解和测试。静态变量用于同类对象共享属性,成员变量保存不同对象的独立状态,静态方法与对象无关,而成员方法操作对象属性。JavaBean是规范对象的创建和使用,提高了代码复用。

  1.  面向对象
    1.  概述

面向过程 侧重分步骤 : 类似于公司扁平化管理

比如做饭 :

1 买菜,买食材

2 开火烧油

3 翻炒

4 出锅

....

面向对象 侧重分模块 : 类似于公司的层级化管理

分析 完成做菜这件事需要涉及到的事物  : 厨师,食材,工具

    1.  优点

比如要下五子棋

面向过程的设计思维是这样的 :

1 开始游戏

2 黑子先走

3 绘制画面

4 判断输赢

5 白子走

6 绘制画面

7 判断输赢

8 返回步骤2

面向对象解决 :

五子棋可以分为三个模块

1 棋子模块

2 棋盘模块 : 绘制画面

3 规则模块 : 判断犯规,输赢等

盖浇饭 : 菜饭分离,提高灵活性,饭不满意就换饭,菜不满意就换菜

软件程序中就是 : 可维护性,因为饭菜分离,耦合度较低

而炒饭,饭和菜是混淆在一起的,耦合度较高,可维护性较差

软件程序追求的目标之一就是可维护性,主要体现在三个方面 :

1 可理解性

2 可测试性

3 可修改性

而面向对象的好处之一就是改善了软件系统的可维护性,降低耦合度

    1.  构造方法

    1.  类和对象

    1.  实例化

    1.  对象使用

    1.  变量和方法的使用

1 什么时候使用静态变量

同类中多个对象,共同的属性共同的值的情况下,使用静态变量

2 什么时候使用成员变量

同类的多个对象,共同的属性但是不同的值的情况下,使用成员变量(值可以相同可以不同)

3 什么时候使用局部变量

如果某个数据只在某个方法中临时使用,其他地方也用不到的情况下,就使用局部变量

4 什么时候使用静态方法

如果该方法中没有成员属性的使用,就定义为静态方法

也就是说,该方法,和对象无关的时候,因为静态方法中是无法直接使用非静态属性的,因为静态在静态区,而成员在堆内存,所以直接写名字,是找不到的,必须用对象引用才可以

5 什么时候使用成员方法

如果该方法中有成员属性的操作,就定义为成员方法

也就是说,该方法和对象有关,因为成员方法和成员变量都是在堆内存,所以可以直接使用

    1.  JavaBean

    1.  常见异常

    1.  传值和传引用

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标“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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