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类就是角色,一个对象实例可能有多重角色。

类的核心是属性(数据/状态),区别不同类的正是类(私有)数据,否则没必要搞多个类,层次过重没有好处。

对象是类的实例。

<class name> = Class(<parent class name>)

。。。

end;

 

类声明中先声明数据成员,再声明类方法。

类方法中有2类特殊方法。

构造函数:在类实例创建时被执行。

形如 constructor Create(变量列表);

构造函数可以重载(overload),即可以有多个构造函数(不同的变量列表)。

析构函数:在类实例销毁时被执行。

destructor Destory(); //不可以再传变量进去了

析构函数可以重写,因为一个继承(inherience)的原因,特定的析构函数有时难免要被子类改写(override)。

继承父类的析构函数: inherited Destroy(); //放在析构函数的最后

 

除了包括普通的数据成员,类还有属性,允许外界以简单的方式对(普通的)数据成员进行读写操作。

property <Prop>: <type> read <read func> write <write func> default <default value>;

<Prop> := <value>;

 

但对于复杂的数据成员,属性有点力有不逮了。

 

类成员的可见性

private,

protected

public

published

 

子类可以增强父类成员的可见性,但不能降低其可见性。

 

一个类只有一个虚拟表,改类的所有对象都会通过这个虚拟表调用虚方法。

当某个类的对象创建时,编译器会为这个对象制定所属类的虚拟表或虚函数表(VMT)。虚拟表的地址存在对象地址内容的前4个字节中。

每个子类的虚函数表会完全继承父类的虚函数表(的实现),只是将覆盖的虚函数的地址改变了。VMT中的虚函数非常齐全,对每个虚函数入口的地址只需简单的VPTR+n操作就可得到。

除了VMT还有,DMT(动态函数表),实现的功能和VMT一样,只是VMT时间效率高,DMT空间效率高。

和静态方法相比,虚方法(方法后跟 virtual)意味着其地址在编译时是不固定的,而是在程序运行时通过动态查找而指定(如何查找?),又叫动态绑定或滞后绑定。

 

 

多态,其实就是为了增强处理数据的灵活性。通过基类指针或引用指向子类的对象,调用其虚方法实现的。

 

类运算符 as 像强制类型转换,只可向上。

is 判断是不是一个类或其子类的对象实例。

 

 

 

 

 

 

 

 

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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