继承与多态

基类:

#pragma once
class Figure
{
public:
Figure(void);
virtual void draw()=0;
        virtual ~Figure(void)=0;
};

#include "StdAfx.h"
#include "Figure.h"
void Figure::draw(){//如果不是纯虚函数必须定义
}
Figure::Figure(void)
{
}
Figure::~Figure(void)
{
}

子类1:

#include "Figure.h"

#pragma once
class Triangle:public Figure
{
public:
void draw();
Triangle(void);
~Triangle(void);
};
#include "StdAfx.h"
#include "Triangle.h"
#include <iostream>
void Triangle::draw(){
std::cout<<"我是三角"<<std::endl;
}
Triangle::Triangle(void)
{
}

Triangle::~Triangle(void)
{
}

子类2:

#pragma once
#include "figure.h"
class MyRectangle :
public Figure
{
public:
void draw();
MyRectangle(void);
virtual ~MyRectangle(void);
};


#include "StdAfx.h"
#include "MyRectangle.h"
#include <iostream>
using namespace std;
void MyRectangle::draw(){
cout<<"我是长方体"<<endl;
}

MyRectangle::MyRectangle(void)
{
}
MyRectangle::~MyRectangle(void)
{
}

//测试函数  多态体现

void drawtest(Figure& fg){
fg.draw();
}


基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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