C++面向对象程序设计:多态性与继承解析

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“面向对象程序设计英文教学课件:11_Polymorphism.ppt - 面向对象程序设计在C++中的应用,包括多继承、多态性、切片问题以及虚函数的使用。” 这篇教学课件主要探讨了面向对象编程(Object-Oriented Programming, OOP)在C++语言中的核心概念——多态性(Polymorphism)。多态性是OOP的三大特性之一,其他两个是封装和继承。这个课件特别关注如何在实际编程中运用这些概念。 首先,课件提到了多继承(Multiple Inheritance),这是一种特殊的继承方式,一个类可以从两个或更多的基类中继承属性和方法。例如,`class Derv` 可以从 `class Base1` 和 `class Base2` 继承,这样 `Derv` 类就同时拥有了 `Base1` 和 `Base2` 的特性。多继承可以提供代码重用和更灵活的设计,但也可能导致歧义和复杂性,比如菱形继承问题,需要谨慎处理。 接着,课件深入讨论了多态性(Polymorphism)。在C++中,多态性允许使用父类指针或引用来调用子类的方法,实现一种“一个接口,多种实现”的效果。这主要通过虚函数(Virtual Functions)来实现,虚函数使得动态绑定成为可能,即在运行时决定调用哪个版本的函数。这在设计接口和创建可扩展的代码时非常有用,因为可以使用基类指针操作不同类型的派生对象,增强了代码的灵活性和可维护性。 课件还提到了“切片问题”(The Slicing Problem)。当一个对象被赋值给其基类类型时,如果基类没有包含子类的所有数据成员,子类的部分特性就会被“切掉”,导致信息丢失。避免切片通常需要使用引用来代替值传递,或者使用动态内存分配(new运算符)来创建对象。 为了深入理解这些概念,课件推荐了两本参考书籍:《Accelerated C++》的第13章,讲解了使用继承和动态绑定;以及《C++ How to Program》的第12和13章,详细介绍了继承和多态性。 这份面向对象程序设计的课件是学习C++中多态性、多继承以及相关问题的良好资料,对于想要提升面向对象编程技能的开发者来说,具有很高的学习价值。通过理解和掌握这些知识点,开发者可以更好地设计和实现复杂、可扩展的软件系统。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行