OO 的思考 (part 1)

博客指出“面向对象”(OO)的翻译易误解,认为理解成“确定目标”更贴近设计哲学,因为Object对应抽象概念。还阐述了面向过程与OO方法的发展,强调软件设计需学人类分而治之解决问题,同时提到理解OO要从方法学、语言实现特点、基本模式等方面入手。

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OO的翻译叫“面向对象”,我觉得这个翻译特别容易误解。对象的第一感觉是具体的,可见的实体。如果以这个角度进行思考,进行软件设计必然失败。

我觉得OO理解成“确定目标”,比较贴近设计的哲学。

关键的差别是在OO中Object对应一个抽象的概念,而不是实体。(当然理解成实体也能解决一部分问题的。如果按照实体概念出发能解决的问题,那么面向过程的方法一定更加适合这个问题域。)

面向过程设计方法的背后是对应具体实现的过程。随着对过程的积累,发现过程也是可以复用的。于是产生了更高层的抽象,对与这类高层抽象“自然”的描述就是“OO”方法。

软件一开始在主要解决“计算问题”,所以过程方法占主导。随着PC的更加强大,软件直接参与对解决复杂问题。软件设计必须开始学着“人”的方式来解决问题。而人对复杂问题或未知问题的解决方式就是,分而治之,个个击破。在这个方法的背后就是对问题的抽象。“分”产生了针对解决问题的不同目标,而OO的方法就配合“人”解决问题的方法,也就是在有些文章中提到的“自然”。

模式是OO方法中的基本元素,其实每个模式都是抽象对象。在使用模式的过程中最重要的是对模式的应用领域需要了解, 每个模式是对应了特别问题的抽象。...

对OO的理解应该建立在
1> 方法学
2> OO的语言的实现特点:内存模型和 非OO语言的内存模型的区别。
3> 基本模式的理解
4> 用合成模式来解决问题。
...

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
### 关于北航OO课程Unit1评测机的信息 在北航OO课程中,Unit1的主要目标是通过编写程序来简化数学表达式[^1]。具体来说,核心任务涉及多项式展开、求导以及化简操作,并以最终化简后字符串的长度作为性能评估标准。 关于Unit1评测机的具体使用说明或配置方法并未直接提及,但从整体课程安排来看,可以推测以下几点: #### 评测机的一般特性 1. **输入与输出** 测试用例通常会提供一组复杂的数学表达式作为输入,而程序需要返回经过正确化简后的结果。测试的重点在于验证算法的准确性以及效率。 2. **评分机制** 评测机会基于以下几个方面打分: - 是否能够正确处理各种边界情况和复杂场景。 - 输出化的表达式是否满足最短长度的要求。 - 时间消耗是否合理,尤其是在面对大规模数据时的表现。 3. **环境配置** 虽然具体的评测机配置未被明确描述,但根据常见实践,可能使用的编程语言为Python或其他支持符号计算的语言。学生需确保提交的代码能够在指定环境中无错误运行。 #### 配置建议 为了适应评测机的需求,以下是几个重要的注意事项: - 确保本地开发环境与服务器端一致,比如 Python 版本号应匹配。 - 提交前充分测试代码逻辑,尤其是针对特殊字符或者极端条件下的行为。 - 如果允许的话,提前向助教询问是否有公开样例及其对应答案用于调试目的。 ```python from sympy import symbols, diff, simplify def process_expression(expr_str): """ 对输入的数学表达式进行解析并完成相应运算 """ x = symbols('x') expr = eval(expr_str) # 假设expr_str合法且只含基本算符 derivative_result = str(diff(expr, x)) # 计算一阶导数 simplified_derivative = simplify(derivative_result) return simplified_derivative ``` 上述代码片段展示了一个简单例子,它利用 `sympy` 库实现了自动微分化简功能。 --- ####
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