Atitit 延迟绑定架构法attilax总结

 

Atitit 延迟绑定架构法attilax总结

 

配置文件的延迟绑定1

Api属性与方法的回调延迟绑定1

后期绑定和前期绑定2

延迟调用2

Java 语言延迟绑定2

什么是推迟绑定 C++3

 

 

配置文件的延迟绑定

通过把配置文件延迟绑定在启动bat文件上,可以及时灵活的切换配置文件。

 

Api属性与方法的回调延迟绑定

 

 

何为延迟绑定呢。这个也比较好理解。libc库中有很多的函数,但是我们编写程序的时候,并不一定会调用libc库中的每个函数,更多的情况下,我们只调用了极少数函数,如果我们将每个函数的地址都解析出来,其实是一种浪费。所以采用的方法是用到函数时再进行对函数的位置进行定位。 这种技术就叫做延迟定位。

 

 动态链接技术,严格的说分成两类,一种是 Load-Time Relocation,这种技术容易理解,但是缺点也比较致命,不能共享,起不到节省内存的目的,目前X86_64已经不提供这种方式;另外一种属于主流的位置无关(PIC)动态库

 

Position Independent Code (PIC) in shared libraries

 

作者::  ★(attilax)>>>   绰号:老哇的爪子  全名::Attilax Akbar Al Rapanui 阿提拉克斯 阿克巴 阿尔 拉帕努伊  汉字名:艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com

转载请注明来源: http://www.cnblogs.com/attilax/

 

后期绑定和前期绑定

编程语言能够将对函数(或在面向对象语言中的方法)的声明从其调用中分离出来。可以声明一个方法并使用单独的语法调用这个方法,但最终系统需要将这两者绑到一起。将调用和实现绑到一起的过程叫做绑定。前期先绑定到类型再绑定到实现,还是后期先绑定到类型再绑定到实现,这对一门给定语言的编程体验来说有着显著的影响。大多数面向对象的语言都在后期绑定到实现,从而允许多态性 ,该功能让您能够将许多不同的子类型表示为一种类型。Java 代码和 C 主要在前期的一个编译的步骤里绑定到一种类型。使用此策略,编译器就有足够的信息可以捕获许多不同类型的 bug,比如说方法参数或返回值之间类型的不兼容。

延迟调用

在静态语言中,编译器在编译时直接将调用绑定到实现。动态语言则有些不同。RubySmalltalk Self 依赖于消息传送来延迟绑定。客户机使用消息传送来指定目标对象、消息和参数集。这完全是一个运行机制。所以动态语言有效地添加了一级间接寻址。它们将消息名绑定到一个对象上,

 

 

Java 语言延迟绑定

Java 社区对静态类型检查的迷恋程度令人惊讶,Java 程序员们正在不遗余力地寻找延迟绑定的方式。有些方法是成功的。诸如 Spring 等框架的存在主要是为了延迟绑定,它有助于减缓客户机和服务之间的耦合。面向方面的编程通过提供能够扩展类的功能(甚至可以超出其当前的功能)的服务来实现延迟绑定。像 Hibernate 这样的框架也可以延迟绑定,

 

 

什么是推迟绑定 C++

 

九公主的悲哀 | 浏览 339   2013-01-14 22:05

2015-08-09 16:39最佳答案

1、为每个含有虚函数的类(基类以及派生类)都创建一张虚函数表(VTable,存储于常量区),依次存放虚函数的地址。对于派生类来说,如果没有重写其基类的虚函数,那么,将会在VTable中存放基类的虚函数地址。
2、为每个含有虚函数的类的对象,创建一个指针(VPtr),指向这个类的虚函数表(所以说,同类对象的
VPtr的值是一样的,也就是说,虚函数,在这一点上,类似于类的static函数,是所有对象共有的。)
3、通过强制转换将派生类对象的地址/引用 赋给基类指针/变量(也就是向上类型转换UpCasting)
4、然后,通过基类指针/引用对象 来调用虚函数(即:polymorphic call),就会通过此时基类对象的VPtr指针在所指向虚函数表中寻址(一般是从表头地址开始,加上一定的偏移量)找到相应的函数地址,也就是之前派生类VPtr指针指向的虚函数表的函数地址

 

 晚捆绑(出自《C++编程思想》)或者动态类型。 意思是:一个表达式或者对象的类型直到运行的时候才确定。 与之对应的是晚捆绑(静态类型),意思是一个表达式的类型或者对象的类型在编译的时候就应经确定了。 C++实现玩捆绑使用的是:virtual关键字。virtual 关键字告诉编译器对某个类的某个函数采用晚捆绑机制

 

对应java里的泛型概念,不管推迟、晚、迟、动态,重点都是在于抽象和“编译器运行时”的对象绑定、理解成实例化也可以。

参考资料

跨越边界_ 延迟绑定.html

 

转载于:https://www.cnblogs.com/attilax/p/5909468.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方及创新点概述本文采用的技术路线、研究方及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方介绍系统测试的方、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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