面向对象的三大特性: 封装 ,继承 , 多态

面向对象的三大特性: 封装 ,继承 , 多态

面向对象的三大特性: 封装 ,继承 , 多态
Person:
String name;
int age;
public void run(){}
public void eat(){}
Student
String name;
int age;
用 继承的方式 extends 类名
继承关系的作用 复用 , 如果子类和父类建立了继承关系,子类就可以拥有父类中的所有属性和方法
在java中一个类只可以有一个父类(单继承),但可以多重继承如果子类中 的方法名和父类中的方法名相同,这种现象 我们叫做重写(Override)
什么样的两个类才开可以拥有继承关系?
子类是一个特殊的父类
Animal 父
cat Dog fish, horse 子
子类中如何调用父类里的属性和方法
需要使用super. 关键字
this和super区别?
java中所有类的父类 都是Object(对象)类
在继承关系中,构造函数是不可以被继承,必须别调用
==========================================================
封装:封装的作用:提高代码的安全性, 封闭细节,调用者不需要考虑程序的细节,只需要调用即可
private 私有的 Yes
friendly 友好的 Yes
protected 受保护的 Yes
public 公共的 Yes
在继承关系中,子类的访问修饰符一定大于父类的访问修饰符
==========================================================
多态:同一种事物的不同种 表达形态/表现形式
Animal b = new Dog();
Animal c = new Cat();
Animal d = new Fish();
Person p = new Student();
Person pp = new Doctor();
父类的引用指向了子类的实例
Animal animal = new Cat();
在以上代码中,有两个数据类型
Animal animal是编译时数据类型: 决定了能调用的方法
new Cat(); 是运行时数据类型,在运行过后决定了真正能调用的方法
对象类型的相互转换
向上类型转换(upCast),
子类转向父类
向下类型转换(downCast)
将父类的引用对象转向子类,需要强转
instanceof
如果类型转换不匹配,会出现ClassCastException(类型转换异常)

### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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