深入地学习OC(1)

前文已经讲过面向对象与面向过程以及类和对象之间的区别,在所有面向对象的语言中,类都有三大特性。

类的三大特性:

 封装:隐藏内部实现,稳定外部接口

 继承:子类复用父类的成 员变量、属性以及方法(方法可做不同实现)

 多态:子类对象指向父类空间

我们现在主要来看类的封装性,我们上面说封装就是隐藏内部实现,稳定外部接口,所以为了保护类的封装性,一般设置成员变量为受保护或者私有访问权限,类的外部文件中不可以使用此访问权限的成员,故而使用函数的方式对成员变量进行访问,刚开始学习时,我们可以在成员变量里面把他设置为公开性即@public,然而到了后面为防止代码的混乱以及封装性,一般我们就不在设置成员变量的访问类型了,系统默认 为@private.。到后期我们可以在.h文件中直接用@property 定义成员变量。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/canfeng/p/4911028.html

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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