6 . 7 上溯造型

继承最值得注意的地方就是它没有为新类提供方法。继承是对新类和基础类之间的关系的一种表达。可这样
总结该关系:“新类属于现有类的一种类型”。
这种表达并不仅仅是对继承的一种形象化解释,继承是直接由语言提供支持的。作为一个例子,大家可考虑
一个名为Instrument 的基础类,它用于表示乐器;另一个衍生类叫作Wind。由于继承意味着基础类的所有
方法亦可在衍生出来的类中使用,所以我们发给基础类的任何消息亦可发给衍生类。若Instrument 类有一个
play()方法,则Wind 设备也会有这个方法。这意味着我们能肯定地认为一个Wind 对象也是Instrument 的一
种类型。下面这个例子揭示出编译器如何提供对这一概念的支持:
//: Wind.java
// Inheritance & upcasting
import java.util.*;
class Instrument {
public void play() {}
static void tune(Instrument i) {
// ...
i.play();
}
}
// Wind objects are instruments
// because they have the same interface:
class Wind extends Instrument {
public static void main(String[] args) {
Wind flute = new Wind();
Instrument.tune(flute); // Upcasting
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}
} ///:~
这个例子中最有趣的无疑是tune()方法,它能接受一个Instrument 句柄。但在Wind.main()中,tune()方法
是通过为其赋予一个Wind 句柄来调用的。由于Java 对类型检查特别严格,所以大家可能会感到很奇怪,为
什么接收一种类型的方法也能接收另一种类型呢?但是,我们一定要认识到一个Wind 对象也是一个
Instrument 对象。而且对于不在Wind 中的一个Instrument(乐器),没有方法可以由tune()调用。在
tune()中,代码适用于Instrument 以及从Instrument 衍生出来的任何东西。在这里,我们将从一个Wind 句
柄转换成一个Instrument 句柄的行为叫作“上溯造型”。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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