Java类与对象

类与对象
类:类是某些对象的共同特征(属性和方法)的表示,对象是类的实例。
对象:客观世界中具有可区分行的、能唯一标识的逻辑单元。

面向对象基础四个重要性质
1、抽象性
  指忽略事物的非本质特征,只注意那些与当前目标有关的本质特征,找出事物的共性,将其抽象为一个类。(过程抽象和数据抽象)
2、封装性
  指把对象的属性和方法结合成一个独立的系统单元,尽可能隐蔽对象的内部细节。在面向对象的程序设计中,类封装了数据和数据的操作,他是程序中的最小模块;禁止了外界直接操作类中的数据,模块一模块之间只能通过严格控制的接口进行交互,这是模块之间的耦合度大大降低;保证了模块具有良好的独立性,程序维护和修改较为容易。
3、继承性
  指特殊类的对象拥有其一般类的全部属性和方法,即新的类可以获得已有类的属性和方法,因此新类为已有类的派生类;子类可以继承父类的属性和方法,也可以修改继承的方法或增加新的方法。
4、多态性
  指在一般类中定义的属性和方法,被特殊类继承之后,可以具有不同的数据类型或表现出不同的行为。

两种程序设计语言的比较
1、面向过程:程序=算法+数据
2、面向对象:程序=对象+消息


1、类的基本构成

  修饰符 class 类名 [extends 父类名] {
	成员变量声明及初始化
	方法声明和方法体;
  }

2、类的详细格式

  [public] [absrart] [final]  class className[ extends superclassName ] [ implements interfaceNameList ] {
	成员变量声明及初始化;
	方法声明及方法体;
  }
 说明:
 	class:关键字。
 	public:定义类的访问权限。
 	abstract:定义为抽象类。
 	final:最终类。
 	extends:表示该className是superclassName的子类。
 	implements:接口

3、简单类设计步骤

找属性,并封装
设计构造方法
为属性设计setter、getter方法
寻找自身类特有的方法
设计toString方法

4、构造方法的一些特性
方法名=类名

   没有返回值和返回类型
   new的时候自动执行
   没有构造方法,系统默认执行系统默认方法
   可以由多个构造方法(方法名相同、参数不同)
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/f87b8041184b Language: 中文 欢迎来到戈戈圈! 当你点开这个存储库的时候,你会看到戈戈圈的图标↓ 本图片均在知识共享 署名-相同方式共享 3.0(CC BY-SA 3.0)许可协议下提供,如有授权遵照授权协议使用。 那么恭喜你,当你看到这个图标的时候,就代表着你已经正式成为了一名戈团子啦! 欢迎你来到这个充满爱希望的大家庭! 「大家创造更多快乐,人们一起改变世界。 」 戈戈圈是一个在中国海南省诞生的创作企划,由王戈wg的妹妹于2018年7月14日正式公开。 戈戈圈的创作型广泛,囊括插画、小说、音乐等各种作品型。 戈戈圈的目前成员: Contributors 此外,支持戈戈圈及本企划的成员被称为“戈团子”。 “戈团子”一词最初来源于2015年出生的名叫“团子”的大熊猫,也因为一种由糯米包裹着馅料蒸熟而成的食品也名为“团子”,不仅有团圆之意,也蕴涵着团结友爱的象征意义和大家的美好期盼,因此我们最终于2021年初决定命名戈戈圈的粉丝为“戈团子”。 如果你对戈戈圈有兴趣的话,欢迎加入我们吧(σ≧︎▽︎≦︎)σ! 由于王戈wg此前投稿的相关视频并未详细说明本企划的信息,且相关视频的表述极其模糊,我们特此创建这个存储库,以文字的形式向大家介绍戈戈圈。 戈戈圈自2018年7月14日成立至今,一直以来都秉持着包容开放、和谐友善的原则。 我们深知自己的责任和使命,始终尊重社会道德习俗,严格遵循国家法律法规,为维护社会稳定和公共利益做出了积极的贡献。 因此,我们不允许任何人或组织以“戈戈圈”的名义在网络平台或现实中发布不当言论,同时我们也坚决反对过度宣传戈戈圈的行为,包括但不限于戈戈圈无关的任何...
内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLOv8的血细胞智能检测系统全流程开发指南,涵盖从环境搭建、数据准备、模型训练验证到UI交互系统开发的完整实践过程。项目利用YOLOv8高精度、高速度的优势,实现对白细胞、红细胞和血小板的自动识别,准确率超过93%,单张图像检测仅需0.3秒。通过公开或自建血细胞数据集,结合LabelImg标注工具和Streamlit开发可视化界面,构建了具备图像上传、实时检测、结果统计异常提示功能的智能系统,并提供了论文撰写成果展示建议,强化其在医疗场景中的应用价值。; 适合人群:具备一定Python编程深度学习基础,从事计算机视觉、医疗AI相关研究或项目开发的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合需要完成毕业设计或医疗智能化项目实践的开发者。; 使用场景及目标:①应用于医院或检验机构辅助医生进行血涂片快速筛查,提升检测效率一致性;②作为深度学习在医疗影像领域落地的教学案例,掌握YOLOv8在实际项目中的训练、优化部署流程;③用于学术论文写作项目成果展示,理解技术临床需求的结合方式。; 阅读建议:建议按照“数据→模型→系统→应用”顺序逐步实践,重点理解数据标注规范、模型参数设置UI集成逻辑,同时结合临床需求不断优化系统功能,如增加报告导出、多别细粒度分等扩展模块。
基于蒙特卡洛,copula函数,fuzzy-kmeans获取6个典型场景进行随机优化多型电动汽车采用分时电价调度,考虑上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光调度、电动汽车负荷调度费用和网损费用内容概要:本文围绕多型电动汽车在分时电价机制下的优化调度展开研究,采用蒙特卡洛模拟、Copula函数和模糊K-means聚方法获取6个典型场景,并在此基础上进行随机优化。模型综合考虑了上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光可再生能源调度、电动汽车负荷调度成本以及电网网损费用等多个关键因素,旨在实现电力系统运行的经济性稳定性。通过Matlab代码实现相关算法,验证所提方法的有效性实用性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究大规模电动汽车接入电网后的负荷调控策略;②支持含风光等可再生能源的综合能源系统优化调度;③为制定合理的分时电价政策及降低电网峰谷差提供技术支撑;④适用于学术研究、论文复现实际项目仿真验证。; 阅读建议:建议读者结合文中涉及的概率建模、聚分析优化算法部分,动手运行并调试Matlab代码,深入理解场景生成随机优化的实现流程,同时可扩展至更多元化的应用场景如V2G、储能协同调度等。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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