ext面向对象和继承

最新推荐文章于 2025-03-26 20:20:54 发布
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#EXT

博客主要围绕EXT展开，介绍了其面向对象和继承相关内容，属于信息技术领域中前端开发方面的知识。
ext面向对象和继承
Ext面向对象开发实践代码第1/2页
09-06
作者通过一个简单的示例程序，展示了如何在学习Ext的过程中实践面向对象编程，以及如何实现数据展示、添加和更新功能。 首先，`PersonListGridPanel` 类是基于 `Ext.grid.GridPanel` 扩展的，它添加了两个窗口实例...
Ext - 数组 和 对象(方法) 在继承对象中内存共享问题.
wzl002的专栏
11-16 1531
<br />二: 数组作用域问题: 今天遇到一个折腾了很久才解决的问题. <br /> <br />先上结论: 在使用extends时, 不能将数组和属性对象在proptype中(就是 : , 的形式)声明.<br /> <br />使用Ext.extend 扩展了1个FormPanel, 然后new了2个对象, 却发现对一个对象进行push等操作时, 始终对另一个对象有影响. <br />最后发现, 是在js的'类'中声明的数组, 其实例对象的此数组使用的同一数组.<br /> DataGrid = Ex
【Java】面向对象之——继承
m0_74956284的博客
03-26 1120
1.继承的基本概念在讲解继承的基本概念之前，读者 可以先想一想这样一个问题：现在假设 有 一 个 Person类 ，里面有name与age 两个属性，而另外一个Student类，需要有name3 个属性，具体代码如下。Person类从上面的代码中可以发现Person类中己经存在n am e和a g e两个属性，所以不希望在Student类中再重新声明这两个属性，这个时候就需要考虑是不是可以将Person类中的内容继续保留到Student类中，这也就是继承所要解决的问题。
面向对象之继承
Walk the horizon
03-11 776
关于继承的理解，先看两个类 person类 class Person{ private String name ; private int age ; public void setName(String name){ this.name = name ; } public void setAge(int age){ this.age = age ; } public S
EXTJS框架面向对象与继承机制深入解析
weixin_42601702的博客
09-08 1624
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：面向对象编程是JavaScript中的一种设计模式，EXTJS框架提供了强大的UI组件和数据绑定功能，其中面向对象和继承的概念尤为重要。本篇文章深入探讨了EXTJS中的类定义、继承实现、事件系统以及多态等面向对象基础和高级特性，揭示了EXTJS如何通过面向对象和继承机制来实现代码复用和模块化，以及这些机制在实际开发中的应用。 ...
Java中级-面向对象-继承（extends）
m0_60509400的博客
08-11 1450
Java中级-面向对象-继承
Ext 面向对象程序设计 入门篇
weixin_34072159的博客
01-04 98
------ 命名空间 定义：对于类的组织定义方式代码： Ext.namespace("Ext.xgao"); ------ 类实例属性 定义：对于一个实例的特征描述代码： Ext.apply(Ext.xgao.Person.prototype), 　　name:"小高" }); ------ 类实例方法 定义：一个对象所能具有的功能与动作代码： print:fuction(){ ...
再谈面向对象的三大特性
热门推荐
国产开源 GUI 引擎 AWTK
12-12 1万+
面向对象的三大特性：封装、继承和多态。这是任何一本面向对象设计的书里都会介绍的，但鲜有讲清楚的，新手看了之后除了记住几个概念外，并没真正了解他们的意义。前几天在youtune上看了Bob大叔讲解的SOLID原则，其中有一段提到面向对象的三大特性，收获很多，但是我并不完全赞同他的观点，这里谈谈我的想法
c语言中的面向对象
知识分享，乐在学习
01-13 669
面向对象是一种思想，而非受制于语言
全面理解面向对象的 JavaScript
wu_Duo的博客
09-18 625
JavaScript 函数式脚本语言特性以及其看似随意的编写风格，导致长期以来人们对这一门语言的误解，即认为 JavaScript 不是一门面向对象的语言，或者只是部分具备一些面向对象的特征。本文将回归面向对象本意，从对语言感悟的角度阐述为什么 JavaScript 是一门彻底的面向对象的语言，以及如何正确地使用这一特性。 前言当今 JavaScript 大行其道，各种应用对其依赖日深。web 程序
ext面向对象编程教程
11-05
EXTJS 是一个基于 JavaScript 的富客户端框架，它提供了强大的组件模型和面向对象的编程方式，使得开发者能够构建复杂的 Web 应用程序。面向对象编程（Object-Oriented Programming, OOP）是EXTJS的核心特性之一，...
深入理解ext面向对象与继承机制
从提供的信息中，我们可以知道本文档是关于“ext面向对象和继承”的。但是，由于描述部分为空（“NULL”），我们无法从那里获得额外信息。文件名称“ext面向对象和继承.js”暗示这可能是一个JavaScript文件，这可能...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 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！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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