类 与 对象

C++类与对象上 / 类体:由成员函数和成员变量组成// 一定要注意后面的分号class为定义类的关键字,ClassName为类的名字,{}中为类的主体注意类定义结束时后面分号不能省略类体中内容称为类的成员:类中的变量称为类的属性或成员变量,类中的函数称为类的方法或者成员函数1.声明和定义全部放在类体中,需注意:成员函数如果在类中定义,编译器可能会将其当成内联函数处理2.类声明放在.h文件中,成员函数定义放在.cpp文件中,注:成员函数名前需要加类名::一般情况下,更期望采用第二种方式。 阅读详情
什么是类?
:是一组相关属性的结合,一类事物的模板,使用事物的属性与行为特征来描述
这一类事物。
现实中描述一类事物:
属性:该事物的形状,大小,状态等..信息。
行为:就是该事物的功能或者说能干什么?

什么是对象?
:是一类事物的具体表现,对象是类的一个实例,必定要具备该类事物的属性与
行为特征。

类与对象的关系
类是对一类事物的描述,是抽象的。
对象是对一类事物的实例,是具体的。
所以,类是对象的模板,对象是类的实体。
eg:定义一个类(学生)那么他可以有两部分组成:
属性(是什么):姓名,年级,学号等等
行为(可以做什么):写字,画画,学习等等
那么放到java对应等类中就是
成员变量(属性)
String  name://姓名
int   Id://学号
成员方法(行为):
public  void  write(){}//写字
public  void  draw(){}//画画
public  void  study(){}//学习
public class Student {
//成员变量(属性)
String   name;//定义到类中,在方法体之外

   int  id;
  // 成员方法(行为) 不能写static关键字。
  public  void  write(){
      System.out.println("写作业");
  }
  public  void  draw(){
      System.out.println("画画");
  }
    public  void  study(){
        System.out.println("学习");
    }

}
通常情况下,一个类并不能直接使用,需要根据类创建一个对象,才能使用。
 1,导包:也就是支出需要使用的类在什么位置。
 eg:import  包名称 类名称
 import  .....Student;
 对于和当前类属于同一个包中的情况,可以省略导包语句。
 2.创建, 格式:
 类名称 对象名 = new  类名称();

 3使用,分两种情况,
 使用成员变量: 对象名 , 成员变量名
 使用成员方法;  对象名,成员方法名(参数)
 (即,用谁,就用对象名.xxx)
public class Domostudent {
    public static void main(String[] args) {
        //1  导包
        Student  a = new Student() ;

        //3,使用其中的成员变量 格式:
        //对象名.成员变量明
        System.out.println(a.id);
        System.out.println(a.name);
        System.out.println("=============");
        //改变对象当中成员对象的值
        a.id = 155;
        a.name="花木兰";
        System.out.println(a.id);//155
        System.out.println(a.name);//花木兰
         //使用对象的成员方法,格式
        //对象名 成员方法名()
        System.out.println("==============");
        a.write();
        a.draw();
        a.study();
    }

}

结果如下:

 

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

类与对象的使用

class 类名{public:公有变量和函数private:私有变量和函数protected:保护变量和函数类名 对象名例如:public:int r=10;Data a;a.Print();结果:·class为定义类的关键字,后面紧跟着的是类名,{}中为类的主体,注意定义结束后面的分号不能省略。类中的内容称为类的成员:类中的变量称为类的属性或成员变量;类中的函数称为类的方法或成员函数。

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桀杰桀
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