implement和extend

时间: 2023-10-19 21:08:16 浏览: 133
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java中extends与implements的区别浅谈

在编程中，implement和extend都是面向对象编程中的重要概念。它们都用于描述类之间的关系。 implement通常用来表示一个类实现了一个接口。一个接口是一组方法的集合，没有具体的实现，而是由实现类来实现具体的功能。一个类实现了一个接口，就是说它必须实现该接口中定义的所有方法。在Java中，使用关键字implements来实现接口。 extend通常用来表示一个类继承了另一个类的所有属性和方法。子类可以使用父类中的方法和属性，同时也可以添加自己的属性和方法。在Java中，使用关键字extends来实现继承。 总之，implement表示实现接口，extend表示继承类。它们在不同的情况下都是非常有用的。
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import numpy as np def sigmoid(x): # the sigmoid function return 1/(1+np.exp(-x)) class LogisticReg(object): def __init__(self, indim=1): # initialize the parameters with all zeros # w: shape of [d+1, 1] self.w = np.zeros((indim + 1, 1)) def set_param(self, weights, bias): # helper function to set the parameters # NOTE: you need to implement this to pass the autograde. # weights: vector of shape [d, ] # bias: scaler def get_param(self): # helper function to return the parameters # NOTE: you need to implement this to pass the autograde. # returns: # weights: vector of shape [d, ] # bias: scaler def compute_loss(self, X, t): # compute the loss # X: feature matrix of shape [N, d] # t: input label of shape [N, ] # NOTE: return the average of the log-likelihood, NOT the sum. # extend the input matrix # compute the loss and return the loss X_ext = np.concatenate((X, np.ones((X.shape[0], 1))), axis=1) # compute the log-likelihood def compute_grad(self, X, t): # X: feature matrix of shape [N, d] # grad: shape of [d, 1] # NOTE: return the average gradient, NOT the sum. def update(self, grad, lr=0.001): # update the weights # by the gradient descent rule def fit(self, X, t, lr=0.001, max_iters=1000, eps=1e-7): # implement the .fit() using the gradient descent method. # args: # X: input feature matrix of shape [N, d] # t: input label of shape [N, ] # lr: learning rate # max_iters: maximum number of iterations # eps: tolerance of the loss difference # TO NOTE: # extend the input features before fitting to it. # return the weight matrix of shape [indim+1, 1] def predict_prob(self, X): # implement the .predict_prob() using the parameters learned by .fit() # X: input feature matrix of shape [N, d] # NOTE: make sure you extend the feature matrix first, # the same way as what you did in .fit() method. # returns the prediction (likelihood) of shape [N, ] def predict(self, X, threshold=0.5): # implement the .predict() using the .predict_prob() method # X: input feature matrix of shape [N, d] # returns the prediction of shape [N, ], where each element is -1 or 1. # if the probability p>threshold, we determine t=1, otherwise t=-1

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Here is the modified code: java import java.awt.BorderLayout; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import javax.swing.JButton;...import javax.swing.JFrame;...

Modify the MyFrame class from the code above to extend View, with the following UML specification:In the constructor of MyFrame, the actionPerformed method of the ActionListener of the “Reset” button must call the resetClicked method of the controller c, and the actionPerformed method of the ActionListener of the “Undo” button must call the undoClicked method of the controller c. The controller c will then itself implement the actual meaning of the button clicks. Also move the setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE) method call from the constructor of MyFrame to the constructor of View. The update method must simply call Swing’s repaint method: when the model changes (because a new point has been added, for example), the model will notify all its listeners, which will call the update method of MyFrame, which will ask Swing to repaint everything; Swing will then automatically call the paintComponent method of the MyPanel (see below) which will then redraw everything (including the new point).写一个java文件

下面是一个符合要求的Java文件，其中包含了MyFrame和View两个类的实现： java import java.awt.BorderLayout; import java.awt.Color; import java.awt.Dimension; import java.awt.Graphics; import java.awt....

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