//鸟类 class Bird { char name[10]; public: Bird ( char* ); virtual void fly( )=0; virtual void eat( ); void sleep () ; }; //鸵鸟类 class Ostrich: Bird { public: Ostrich ( char*) ; virtual void eat( ) ; void sleep( ) ; void run( ); }; 【A】Brid 类为抽象类，它是 Ostrich 类为公有基类 【B】Brid 类为抽象类，所有的成员函数均为虚函数 【C】Ostric 类为具体类，不包含任何纯虚函数 【D】Ostric 类为抽象类，不能用其实例化对象

选项解析：

A：错误，类名应该是 Bird 而不是 Brid，且 Bird 不是抽象类。

B：错误，虽然 Bird 类中有纯虚函数 fly()，但是还有一个非虚函数 eat()，因此 Bird 类不是全是虚函数的抽象类。

C：错误，Ostrich 类中有一个虚函数 eat() 是从 Bird 类中继承而来并被重写，但是 Ostrich 类中还有一个非虚函数 run()，因此 Ostrich 类不是纯虚类。

D：正确，Ostrich 类中没有实现纯虚函数 fly()，因此 Ostrich 类是抽象类，不能用其实例化对象。

综上所述，选项 D 是正确的。

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yolov5 鸟类检测 bird鸟类检测数据集.rar

YOLOv5是一种用于目标检测的深度学习算法，能够在图像中准确识别和定位多个不同种类的物体。"yolov5 鸟类检测 bird鸟类检测数据集.rar"是一个用于训练和测试鸟类检测模型的数据集。该数据集通常包含大量的鸟类图像，每个图像都标注了鸟类物体的边界框和类别标签。

使用YOLOv5进行鸟类检测的过程通常包括以下步骤：
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2. 数据标注：使用专业的图像标注工具，如LabelImg，对训练集中的鸟类图像标注边界框和类别标签。边界框表示鸟类物体在图像中的位置，类别标签表示该物体属于哪个鸟类别。
3. 模型训练：使用标注好边界框和类别标签的训练集数据，通过训练YOLOv5模型来学习鸟类物体的特征。在训练过程中，可以调整模型的超参数和训练轮数，以获得更好的模型性能。
4. 模型测试：使用测试集数据对已经训练好的模型进行性能评估。将测试集中的图像输入到YOLOv5模型中，模型会输出识别和定位的鸟类物体的边界框和类别标签。通过计算模型的准确率、召回率等指标来评估模型的性能。
5. 模型应用：训练好的YOLOv5模型可以用于鸟类物体的实时检测和定位。将图像输入模型，模型会返回识别和定位的鸟类物体信息，从而帮助人们进行鸟类监测、环境保护等工作。

通过使用"yolov5 鸟类检测 bird鸟类检测数据集.rar"进行训练，我们可以得到一个准确识别鸟类物体的YOLOv5模型，从而在鸟类检测任务中取得良好的性能。

python 定义百灵鸟类Lark（继承于Bird类

可以使用以下代码定义百灵鸟类Lark（继承于Bird类）：

class Bird:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def fly(self):
        print(f"{self.name} is flying.")

class Lark(Bird):
    def __init__(self, name, color):
        super().__init__(name)
        self.color = color

    def sing(self):
        print(f"{self.name} is singing.")

lark = Lark("Lark", "brown")
lark.fly()  # 输出：Lark is flying.
lark.sing()  # 输出：Lark is singing.

在这个例子中，我们定义了一个鸟类（Bird），并在其构造函数中初始化了一个名字属性。然后，我们定义了一个百灵鸟类（Lark），并继承了鸟类。在百灵鸟的构造函数中，我们使用 super() 函数来调用父类的构造函数，并初始化了一个颜色属性。我们还定义了一个唱歌的方法（sing）。

最后，我们创建了一个名为 lark 的百灵鸟对象，并调用了它的飞行和唱歌方法。输出结果分别为 "Lark is flying." 和 "Lark is singing."。