3、Objective-C面向对象编程入门:类、对象与方法

Objective-C面向对象编程入门:类、对象与方法

1. 面向对象编程基础概念

在编程领域,面向对象编程与传统的过程式编程有着显著区别。过程式编程如C语言,通常先考虑要执行的操作,再关注操作的对象;而面向对象编程则将对象视为核心,着重考虑对象及其可执行的操作。

以汽车为例,汽车是一个具体的对象,每一辆汽车都是“汽车”这个类的一个实例。当我们制造一辆新车时,就创建了“汽车”类的一个新实例。我们可以对汽车执行一系列操作,如驾驶、加油、清洗和保养等,这些操作在面向对象编程中被称为方法。

对象 操作方法
汽车 驾驶、加油、清洗、保养

一个类的单个实例就是一个对象,对实例执行的操作就是实例方法。例如,给汽车加油是针对某一辆具体的汽车,属于实例方法;而了解某个汽车制造商生产多少种类型的汽车,则是针对“汽车”这个类的操作,属于类方法。

每个对象不仅包含初始的、出厂时的特征信息,还会随着使用而动态改变其特征。例如,驾驶汽车会使油箱中的燃料减少,轮胎磨损加剧。应用方法到对象上可能会改变对象的状态,如给汽车加满油后,汽车油箱的状态就变为满油。

在Objective - C中,应用方法到类或实例的语法为: [ 类或实例 方法 ]; ,也可以理解为 [ 接收者 消息 ]; 。以下是一些示例代码:


                
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分,聚或者物品之间的有趣关联. 机器学习分 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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