类别

类别:

已经存在一个类 需要在类中添加方法

1.能够获得这个类的源代码:直接在类里面添加方法

2.系统自己的类或者打包的类(没有源代码):

A.继承:如果需要添加方法 也要添加属性变量 那就用继承

苹果不推荐继承NSString、NSArray等一些系统的基础类来创建新类。但是直接继承的话也可行,只是会出现一些问题。

如果要直接继承基础类,以NSString为例,需要为子类的字符串提供存储机制,其次实现两个方法。

B.类别

1.在一个类中添加新的方法(只能添加方法)

如果在类别中使用property属性声明一个变量,那么系统不会生成对应的成员变量 只有setter、getter方法

2.类别中声明的方法可以不实现 真正使用的时候实现

使用时导入类别的头文件

3.可以将方法的实现分散到多个地方4.如果类别中添加的方法和类里面的方法重复,name类别里面的方法会覆盖类里面的方法

不同类别同名方法编译顺序不定,无法判定最后覆盖的方法。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/kinghyt/p/11212620.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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值