Java面向对象----继承与多态

本文介绍了Java中的包和继承概念。包用于组织类,提供访问控制,并允许在不同包间导入类。例如,`com.java`包中的`Student`类可在`com.test`包的`Test`类中使用。继承则允许子类继承父类的非私有成员,如`Vehicles`父类被`Truck`和`Car`子类继承,展示不同交通工具的信息。Java支持单继承,即一个子类只能有一个父类。

一.包

语法:

package<包名>

使用其他包中的类是需要import导入包

import pakegeName.clssName

如果导入一个包中多个类,可以使用“*”表示包中所有类。

示例一

在com.java包中创建一个学生类,在com.test包中创建测试类test并输出学生信息

package com.java.oriented.dota.scene;
public class Test{
public static void main(String[]args){
Student stu = new Student("张三",19);
System.out.println(stu.name+"\t"+stu.age);

一个包具有缺省访问权限的成员只能在同一个包中被引用。

二.继承

子类会继承父类所有非私有成员

一个子类只能有一个父类
 

继承语法:

[修饰符] class 子类名 [extends 父类名]{
	//类成员

示例二

创建一个交通工具父类以及两个子类,分别是小汽车类和卡车类,显示出各类的相关信息。

public class Vehicles {
	String brand;
	String color;

	public Vehicles(String brand, String color) {
		this.brand = brand;
		this.color = color;
	}

	public void showVehicles() {
		System.out.printf("品牌:%s\t颜色:%s\n", brand, color);
	}

	public void run() {
		System.out.printf("%s正在行驶!\n", brand);
	}
}
public class Truck extends Vehicles {
	float load;

	public Truck(String brand, String color, float load) {
		super(brand, color);
		this.load = load;
	}

	public void showCar() {
		System.out.printf("我是一辆:%s\t我的颜色:%s\t我的载重:%.1f吨的材料\n", brand, color, load);
	}

}
public class Car extends Vehicles {

	int seats;

	public Car(String brand, String color, int seates) {
		super(brand, color);
		this.seats = seates;
	}

	public void showCar() {
		System.out.printf("我是一辆:%s\t我的颜色:%s\t我有:%d个座位\n", brand, color, seats);
	}
}

总结:java中的继承为单继承,即一个子类只能有一个直接父类

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI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植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究农业创新:支持植物科学人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
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