墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
1.4k累计阅读
1.4k平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
| 修饰符 | 当前类 | 同一package | 子孙类 | 其它package |
| public | 可以 | 可以 | 可以 | 可以 |
| protected | 可以 | 可以 | 可以 | 不可以 |
| default | 可以 | 可以 | 不可以 | 不可以 |
| private | 可以 | 不可以 | 不可以 | 不可以 |
注意点一：不写时默认为friendly/default；friendly/default权限是java的默认权限，也称作包（package）访问权限；只要不加private、public、protect的；就是friendly/default访问权限，所有的成员仅限同一个包内的成员访问
注意点二：protected和friendly/default：protected支持子类访问；default不支持子类访问。
注意点三：protected虽然不可以在不同包下访问，但父类和子类在不同包下时，子类可以访问父类中protected修饰的字段和方法。
搭建云平台 1 Day 虚拟机安装（超详细）
点击OFF 那个按钮看看网络的地址和速度有没有显示，如果有 则到目前为止都是成功的。Host name随便起一个名字就行了**-_-**文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新**,如果我们安装的VMware14就会默认为。因为我的是VMware16，所以默认。也是可以的，但是千万不要用。
关于propected修饰的属性在子孙类下无法访问的问题解析
关于propected修饰的属性不在同包下无法访问的问题解析： 我们都知道propected的修饰符权限是第二大的：它可以在同类，同包，子孙类中访问。现在问题来了：直接代码 package B; import A.Father; import org.junit.Test; public class Son extends Father { @Test public voi...
告别手动处理：用 Bruker NSMatlabUtilities 工具箱批量分析 AFM 力曲线数据的实战案例
本文介绍了如何使用 Bruker NSMatlabUtilities 工具箱实现 AFM 力曲线数据的批量分析，解决传统手动处理耗时且易出错的问题。通过实战案例展示工具箱的核心功能，包括数据读取、力曲线分析和可视化，帮助科研人员提升数据处理效率和准确性。
访问修饰符public，private，protected，以及不写（default）时的区别
类的成员不写访问修饰符默认为default，默认对于同⼀个包的其他类相当于公开（public），对于不 是同⼀个包的其他类相当于私有（private）。受保护（protected）对⼦类相当于公开，对于不是同⼀个包没有⽗⼦关系的类相当于私有。Java中，外部类的修饰符只能是public或默认，类的成员（包括内部类）的修饰符可以是以上四种。
可视化大屏系列（5）：设备状态面板与数据分析仪表盘
在这篇文章中，我们将重点讨论如何通过智能化手段提升工地设备的管理效率与维护质量。随着智能工地系统的不断发展，设备监控与维护管理变得尤为重要。本篇将从 设备状态实时监控、自动化维护提醒、设备管理与维修记录 三个方面入手，展示如何通过 Vue3 和 ECharts 构建一个智能化的设备管理平台，实时采集和展示设备运行状态、及时生成维护提醒并记录维修历史，以提高设备的使用效率与安全性。我们还将结合实际代码示例，详细讲解如何实现这些功能，帮助你在智能工地项目中实现设备管理的智能化、数字化和自动化。
高通SDX55平台：5G速率问题排查分析方法
和大家分享一下高通5G平台5G速率问题排查分析方法。
java四种访问修饰符
访问修饰符 public,private,protected,以及不写（默认）时的区别 定义：Java中，可以使用访问修饰符来保护对类、变量、方法和构造方法的访问。Java 支持 4 种不同的访问权限。 分类 private : 在同一类内可见。使用对象：变量、方法。 注意：不能修饰类（外部类） default (即缺省，什么也不写，不使用任何关键字）: 在同一包内可见，不使用任何修饰符。使用对象：类、接口、变量、方法。 protected : 对同一包内的类和所有子类可见。使用对象：变量、方法。 注意：不
如何通过 Python 爬虫抓取并分析政府开放数据
通过本文的介绍，我们展示了如何使用Python 爬虫抓取并分析政府开放数据。通过requests获取政府开放数据的 API 接口数据。使用和pandas进行数据清洗与存储。使用matplotlib对数据进行可视化。你可以根据不同的政府开放平台和数据集进行调整，应用于不同领域的数据分析，如公共健康、交通、环保等。
访问修饰符public,private,protected,以及不写（默认）时的区别？
四大访问修饰符，你能说明白吗？
如何在 SAP Server Side JavaScript 里消费 destination
在SAP云平台里打开SAP HANA Web-Based Development Workbench进行服务器端JavaScript的开发。 创建一个新的package： 创建一个新的application： 创建一个新的文件google-distance-api.xshttpdest用于维护destination相关信息： host = "maps.googlea...
MAX30102心率血氧传感器原理图设计，已量产（e-Health传感器）
在最近的便携健康监测设备项目中，我们采用了集成算法的 MAX30102 心率血氧模块 —— 这类带内置 MCU 算法的传感器能直接输出心率 / 血氧数值，大幅降低了主控资源占用。但硬件电路的稳定性直接决定了 PPG 信号的采集精度，下面结合实际项目里的原理图，拆解下这个模块的设计细节。
访问修饰符public、private、protected、以及不写（默认）时的区别？
Java中，可以使用访问控制符来保护对类、变量、方法和构造方法的访问。Java支持4种不同的访问权限。 default(即默认，什么也不写）: 在同一包内可见，不使用任何修饰符。使用对象：类、接口、变量、方法。 private: 在同一类内可见。使用对象：变量、方法。注意：不能修饰类（外部类） public: 对所有类可见。使用对象：类、接口、变量、方法 protected: 对同一包内的类和所有子类可见。使用对象：变量、方法。注意：不能修饰类（外部类）。 ...
【手把手教学】YOLOv13的Dilated Reparam Block (DRB) 实现细节与优化技巧
DRB（Dilated Reparam Block）是一种创新的卷积神经网络模块，通过多分支膨胀卷积和结构重参数化技术显著提升模型性能。训练阶段使用不同膨胀率和卷积核大小的并行分支增强特征提取能力，推理阶段则将这些分支融合为单一高效的大核卷积。该方法成功解决了大核卷积的计算复杂度和训练困难等问题，在保持推理效率的同时，使模型准确率提升8.56%，mAP暴涨12.33%。DRB的核心在于训练时复杂、推理时简单的设计哲学，以及膨胀卷积的多尺度特征提取能力，为CNN性能优化提供了新的思路。
访问修饰符：public、protected、private
public：所有类都可以访问protected：本类和子类可以访问 private：只有本类中可以访问继承中的特点有public, protected, private三种继承方式，它们相应地改变了基类成员的访问属性。1.public 继承：基类 public 成员，protected 成员，private 成员的访问属性在派生类中分别变成：public, protected, private2...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
C++访问限制：private public protect经典诠释
public 意味着在其后声明的所有成员对所有的人都可以取。 private 意味着除了该类型的创建者和类的内部成员函数之外，任何人都不能存取这些成员。 protect 它与private基本相似，只有一点不同：继承的结构可以访问protected成员，但不能访问private成员。============================================= pub
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
访问修饰符public、private、protected、以及不写（默认）时的区别
访问修饰符public、private、protected、以及不写（默认）时的区别
efm32 入门.pdf
本PDF共计22页，介绍的是操作驱动API，下载与否自己斟酌。
访问修饰符public,private,protected,以及不写（默认）时的区别
default(即缺省，什么也不写，不使用任何关键字）:在同一包内可见，不使用任何修饰符。使用对 象：类、接口、变量、方法。：Java中，可以使用访问修饰符来保护对类、变量、方法和构造方法的访问。Java支持4种不同的访问权限。protected:对同一包内的类和所有子类可见。使用对象：变量、方法。注意：不能修饰类（外部类）。private:在同一类内可见。使用对象：变量、方法。注意：不能修饰类（外部类）public :对所有类可见。使用对象：类、接口、变量 、方法。
public protected default private static final这几个修饰符的区别
<br />1、public：public表明该数据成员、成员函数是对所有用户开放的，所有用户都可以直接进行调用<br /> <br />2、private：private表示私有，私有的意思就是除了class自己之外，任何人都不可以直接使用，私有财产神圣不可侵犯嘛，即便是子女，朋友，都不可以使用。<br /> <br />3、protected：protected对于子女、朋友来说，就是public的，可以自由使用，没有任何限制，而对于其他的外部class，protected就变成private。<br
protected详解！
在网上一搜或是查书，得到的结果都是这么写的protected 的属性和方法可以在本包和子类访问 这里的访问 我不太明白是什么意思。。 一、在不同包中 请看下面两端代码，其中包B中的猫和鼠都继承了动物类。 //代码1：包A中有一个动物类 package testa; public class Animal { protected vo
java中的保护（protected）修饰符的理解
java中的保护（protected）修饰符的理解 protected修饰符给出的大部分定义解释都为protected修饰的属性或方法，允许同包下的类和不同包的子类访问。 但是protected修饰的属性，只可以被同包的类访问。这句话的意思就是：子类通过继承，可以在自己类中访问自己的protected属性，但是不能访问异包类的protected字段（即使是自己的超类）。这和大部分给出的定义相违背，因为父类中用protected修饰的属性，如果继承这个类的子类与这个类不在同一个包下，那么子类就不能访问父类中用
java中protected权限与默认权限的区别
在java中最容易混淆的访问权限就是protected和default先看看所有的访问权限总结下面三条:1、在同一个包中，所有的类都能够访问某一个类中所有非private权限的方法或者属性。2、一个包中的类不能通过继承访问另一个包中default权限的方法或者属性。换言之，子类在同一个包中可以访问default权限的方法或属性，子类不在同一个包中则不可以。3、在不同包中子类是不能通过父类的实例访问...
java继承与protected权限再理解
java会继承父类中default权限以上的成员 父类的private成员不会被子类继承，子类不能访问。但是子类对象的确包含父类的私有成员。 父类的 包访问成员 继承为子类的包访问成员。就好像他们直接定义在子类中一样。 父类的 protected 成员继承为子类的protected 成员。就好像他们直接定义在子类中一样。 父类的 public 成员继承为子类的public 成员，就好像他们...
Java中protected的用法
Java中protected的用法 正如字面意思，proctected“受保护的”。所以，被proctected关键字修饰的成员也自然是“被保护”的，其只对本包及其子类可见。 1.父类的proctected成员包内可见，并且对子类可见 2.子类父类不在同一个包里的话子类只能访问从父类继承的proctected方法。 但是注意，子类不能访问被其他子类继承的proctected方法。 ...
Java中protected语义解释
在一权威的java教材中提到“protected" 修饰的方法和属性对于包外的子类是可见的，其实这个表达有些不够严密，导致很多人产生歧义。经过论坛讨论和大量的程序测试，对“protected"语义的探究逐渐明晰。现总结如下: （1）除了在（2）中表述的有关继承方面的区别之外，在某个类中定义的protected 方法和属性（注意是定义的，不是继承而来的，对于继承而来的情况在（2）中有表述）
protected
protected:与private相似： 类外只能用公有成员访问protected成员。区别：在子类中体现，子类成员可访问基类protected成员，但不能访问private成员。
Java-protected的使用范围
protected的使用范围 类NewObject中有protected修饰的方法或者属性，则： 同一个包中： 可在同一个包里的子类中实例化NewObject类获得对象，然后可用该对象访问protected修饰的方法或者属性，即.操作访问。 可在同一个包里的非子类中实例化NewObject类获得对象，然后可用该对象访问protected修饰的方法或者属性。 可在同一个包里的非子类...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
563
扫一扫
