(4) php面向对象(OOP)编程完全教程

摘自:http://blog.snsgou.com/post-41.html    作者:SNSGOU 发布于:2012-05-24 13:13:06  分类:PHP   浏览(4538) 

面向对象编程(OOP)是我们编程的一项基本技能,PHP5对OOP提供了良好的支持。如何使用OOP的思想来进行PHP的高级编程,对于提高 PHP编程能力和规划好Web开发构架都是非常有意义的。下面我们就通过实例来说明使用PHP的OOP进行编程的实际意义和应用方法。

我们通常在做一个有数据库后台的网站的时候,都会考虑到程序需要适用于不同的应用环境。和其他编程语言有所不同的是,在PHP中,操作数据库的 是一系列的具体功能函数(如果你不使用ODBC接口的话)。这样做虽然效率很高,但是封装却不够。如果有一个统一的数据库接口,那么我们就可以不对程序做 任何修改而适用于多种数据库,从而使程序的移植性和跨平台能力都大大提高。

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:1.什么是面向对象?

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:2.什么是类,什么是对象,类和对象这间的关系

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:3.什么是面向对象编程呢?

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:4.如何抽象出一个类?

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:5.如何实例化对象?

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:6.如何去使用对象中的成员

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:7.特殊的引用“$this“的使用

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:8.构造方法__construct()与析构方法__destruct()

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:9.封装性(var与public,protected,private的关系)

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:10.__set(),__get(),__isset(),__unset()四个方法的应用

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:11.类的继承

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:12.重载新的方法(parent::)

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:13.访问类型(public,protected,private)

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:14.final关键字的应用

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:15.static和const关键字的使用(self::)

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:16.__toString()方法

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:17.克隆对象__clone()方法

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:18.__call()处理调用错误

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:19.抽象方法和抽象类(abstract)

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:20.PHP5接口技术(interface)

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:21.多态的应用

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:22.把对象串行化serialize()方法,__sleep()方法,__wakeup()方法

PHP面向对象(OOP)编程完全教程:23.自动加载类 __autoload()函数

 

PHP中的魔术方法 :__construct, __destruct , __call, __callStatic,__get, __set, __isset, __unset , __sleep, __wakeup, __toString, __set_state, __clone and __autoload

 

PHP命名空间入门教程


基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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