Software-OO 面向对象思维

本文探讨了面向对象编程(OOP)的五大核心特性:一切皆对象、程序由消息传递驱动的对象组成、对象可通过封装现有对象创建、每个对象都有特定类型、同一类型的对象间具有互换性。这些特性构成了OOP的基础。

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2017-11-06 11:02:50

所有编程语言的最终目的都是提供一种“抽象”方法。

解决问题的复杂程度直接取决于抽象的种类及质量。这儿的“种类”是指准备对什么进行“抽象”?

汇编是对基础机器的少量抽象。“命令式”语言是对汇编语言的一种抽象。

 

(Alan Kay 总结的 Smalltalk 的五大基本特征)面向对象程序设计语言

1)所有东西都是对象。可将对象想象成一种新型变量;保存着数据,但可要求它对自身进行操作。理论上可从要解决的问题

身上提出所有概念性的组件,然后在程序中将其表达为一个对象。

2)程序是一大堆对象的组合;通过消息传递,各对象知道自己该做些什么。为了向对象发出请求,需向那个对象“发送一条消息”。

可将消息想象为一个调用请求,它调用的是从属于目标对象的一个子例程或函数。

3 ) 每个对象都有自己的存储空间,可容纳其他对象。或者说,通过封装现有对象,可制作出新型对象。

所以,尽管对象的概念非常简单,但在程序中却可达到任意搞的复杂程度。

4)每个对象都有一种类型。 根据语法,每个对象都是某个“类”的一个“实例”。

其中,”类“(Class) 是 ”类型“ (Type)的同义词。一个类最重要的特征就是”能将什么消息发给它?“。

5)同一类所有对象都能接收相同的消息。对象的”可替换性”,是 OOP 最重要的概念之一。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/masterSoul/p/7792655.html

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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