PHP面向对象:接口实例

光模块封装工艺简介 光模块按照部件可以分为芯片、光器件、光模块三个层级;按照应用领域大概可分为电信应用、数通应用两个领域;按照内部器件的封装工艺可分为TO、Box、COB三大类。 但是,无论是哪种类型的光模块,其生产工艺基本上可以分为封装、测试两大块。   那什么叫做器件封装呢?我的理解器件封装就是利用胶水、焊料、机械、热量等手段把器件按照一定的先后次序结合形成一个整体的过程,就好像早上吃的煎饼,把面粉、鸡蛋、脆饼、烤肠、葱花等这些“器件”,按照一定的顺序,通过食用油、甜面酱、加热、卷起来等手段结合到一起,形成了美味的 阅读详情

我们设计一个在线销售系统,用户部分设计如下:

将用户分为,NormalUser, VipUser, InnerUser三种。

要求根据用户的不同折扣计算用户购买产品的价格。

并要求为以后扩展和维护预留空间。

用户部分先声明了一个接口User,用户都是User的实现。

User.php
view sourceprint?01 <? 

02 /* 

03 * 定义了 User接口. 

04 * 和子类 NormalUser,VipUser,InnerUser  

05 */

06 //User接口,定义了三个抽象方法. 

07 interface User{ 

08     public function getName(); 

09     public function setName($_name); 

10     public function getDiscount(); 

11 } 

12 abstract class AbstractUser implements User{ 

13     private $name = ""; //名字 

14     protected  $discount = 0; //折扣 

15     protected  $grade = "";  //级别 

16       

17     public function __construct($_name){ 

18         $this->setName($_name); 

19     } 

20     public function getName(){ 

21         return $this->name; 

22     } 

23     public function setName($_name){ 

24         $this->name = $_name; 

25     } 

26     public function getDiscount(){ 

27         return $this->discount; 

28     } 

29       

30     public function getGrade(){ 

31         return $this->grade; 

32     } 

33 } 

34 class NormalUser extends AbstractUser  {     

35     protected  $discount = 1.0; 

36     protected  $grade = "NormalUser"; 

37 } 

38   

39 class VipUser extends AbstractUser { 

40     protected  $discount = 0.8; 

41     protected  $grade = "VipUser"; 

42 } 

43   

44 class InnerUser extends AbstractUser { 

45     protected  $discount = 0.7; 

46     protected  $grade = "InnerUser"; 

47 } 

48 ?>

关于产品,我们进行了如下设计。

声明一个接口Product,然后从Product继承下Book接口。

在线销售的图书最后是实现了Book接口的BookOnline类。

Product.php
view sourceprint?01 <? 

02 /*与产品相关的类放.*/

03 Interface Product{ //定义产品接口 

04     public function getProductName(); 

05     public function getProductPrice(); 

06 } 

07   

08 interface Book extends Product { // book是产品的一个分类 

09     public function getAuthor(); 

10 } 

11   

12 class BookOnline implements Book{ // 定义book类. 

13     private $productName;  // 产品名 

14     private $productPrice; // 产品价格 

15     private $author;  //作者 

16       

17     public function __construct($_bookName){ 

18         $this->productName = $_bookName; 

19         //这里放置相关初始化的代码. 

20         //与数据库关联的代码. 

21     } 

22       

23     public function getProductName(){ 

24         return $this->productName; 

25     } 

26       

27     public function getProductPrice(){ 

28         //这里从数据库读取价格. 

29         //假设价格是 100元. 

30         $this->productPrice = 100; 

31         return $this->productPrice; 

32     } 

33       

34     public function getAuthor(){ 

35         //从数据库里面取值. 

36         return $this->author; 

37     }    

38 } 

39 ?>

关于结算,我们使用了独立的结算类,使用静态方法做计算。产品结算。注意参数类型。

ProductSettle.php
view sourceprint?01 <? 

02 include_once("User.php"); 

03 include_once("Product.php"); 

04 //买了产品到底多少钱呢? 

05 class ProductSettle{ 

06     public static function  finalPrice(User $_user,Product $_product,$number = 1){ 

07         $price = $_user->getDiscount() * $_product->getProductPrice() * $number; 

08         return $price; 

09     } 

10 } 

11 ?>

下面的例子是实现。大家可以自己分析下。

view sourceprint?01 <? 

02 include_once("./class/User.php"); 

03 include_once("./class/Product.php"); 

04 include_once("./class/ProductSettle.php"); 

05   

06 $number = 10; 

07 $book = new BookOnline("设计模式"); 

08   

09   

10 $user = new NormalUser("Tom"); 

11 $price = ProductSettle::finalPrice($user,$book,$number); 

12 $str =  "您好,尊敬的用户 " . $user->getName() . " <br>"; 

13 $str .= "您的级别是 ". $user->getGrade() .", <br>"; 

14 $str .= "您的折扣是 " . $user->getDiscount() . "<br>"; 

15 $str .= "购买 $number 本 《 ". $book->getProductName() ; 

16 $str .=  "》的价格是 $price <br><br>"; 

17 echo $str; 

18   

19   

20 $user = new vipUser("Tom"); 

21 $price = ProductSettle::finalPrice($user,$book,$number); 

22 $str =  "您好,尊敬的用户 " . $user->getName() . " <br>"; 

23 $str .= "您的级别是 ". $user->getGrade() .", <br>"; 

24 $str .= "您的折扣是 " . $user->getDiscount() . "<br>"; 

25 $str .= "购买 $number 本 《 ". $book->getProductName() ; 

26 $str .=  "》的价格是 $price <br><br>"; 

27 echo $str; 

28   

29 $user = new InnerUser("Tom"); 

30 $price = ProductSettle::finalPrice($user,$book,$number); 

31 $str =  "您好,尊敬的用户 " . $user->getName() . " <br>"; 

32 $str .= "您的级别是 ". $user->getGrade() .", <br>"; 

33 $str .= "您的折扣是 " . $user->getDiscount() . "<br>"; 

34 $str .= "购买 $number 本 《 ". $book->getProductName() ; 

35 $str .=  "》的价格是 $price <br><br>"; 

36 echo $str; 

37 ?>

C++(Qt)软件调试---Windows下Qt使用dump定位崩溃位置(1) 在C++/Qt程序崩溃时,往往很难找到崩溃的原因,如果是稳定复现的问题还好,但是多数情况遇见的问题是随机出现的,这时想要快速找到问题并解决就需要通过dump文件定位崩溃位置。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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php连接mysql数据库

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