接口的理解

本文介绍了接口的概念及其目的,探讨了接口如何实现代码的可插入性和创建混合型对象,并分析了接口使用的时机与应用场景,包括单方法接口和标志接口。

      1)什么是接口?

      一些方法特征的集合。即接口仅仅描述方法的特征。

      PS:这里忽略了接口对象常量进行的定义。个人觉得非常不错。常量是一个固定的东西,它不是抽象的因此它不应该出现在接口之中,也没有必要在接口中出现。

      2)接口的目的?

      ① 实现代码的可插入性。对对象的关联和方法的调用实现可插入性。(抽象类同样可以做到)

      ② 创建混合型对象

      3)接口的优越性?

      ① 不影响基类。

      ② 可以创建混合型对象  

      4)什么时候使用接口?

      在定义变量,参数,方法返回值和方法转换时都应该尽可能地使用接口或抽象类而不是用具体的类。

      5)接口的用例

      ①单方法接口

      单方法接口最重要的用途是是用在回调方法的技术上,通过回调方法将可变的代码从不可变的代码中提取出来。如果不明白可以参考JDK 的java.lang.Compareble接口。

      ②标志接口

      表明某个类属于特定的类型

     

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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