ホームページ バックエンド開発 PHPチュートリアル PHP 5.0对象模型深度探索之构造和析构_PHP

PHP 5.0对象模型深度探索之构造和析构_PHP

Jun 01, 2016 pm 12:30 PM
関数 物体 探検する モデル 深さ

如果你在一个类中声明一个函数,命名为__construct,这个函数将被当成是一个构造函数并在建立一个对象实例时被执行。清楚地说,__是两个下划线。就像其它任何函数一样,构造函数可能有参数或者默认值. 你可以定义一个类来建立一个对象并将其属性全放在一个语句(statement)中。

  你也可以定义一个名为__destruct的函数,PHP将在对象被销毁前调用这个函数. 它称为析构函数.

  继承是类的一个强大功能。一个类(子类/派生类)可以继承另一类(父类/基类)的功能. 派生类将包含有基类的所有属性和方法,并可以在派生类中加上其他属性和方法。你也可以覆写基类的方法和属性。就像前文中显示的,你可以用extends关键字来继承一个类。

  你可能想知道构造函数是如何被继承的。当它们和其它方法一起被继承时,他们不会在创建对象时被执行。

  如果你需要这个功能,你需要用第二章提到的::运算符. 它允许你指向一块命名空间. parent指向父类命名空间,你可以用parent::__construct来调用父类的构造函数。

  一些面向对象语言在类之后命名构造函数。PHP的前几个版本也是如此,到现在这种方法仍然有效.也就是:如果你把一个类命名为Animal并且在其中建立一个命名也是Animal的方法,则这个方法就是构造函数.如果一个类的同时拥有__construt构造函数和与类名相同的函数,PHP将把__construct看作构造函数。这使得用以前的PHP版本所写的类仍然可以使用. 但新的脚本(PHP5)应当使用__construct。

  PHP的这种新的声明构造函数的方法可以使构造函数有一个独一无二的名称,无论它所在的类的名称是什么。这样你在改变类的名称时,就不需要改变构造函数的名称。

  你可能在PHP中给构造函数一个像其它类方法一样的访问方式。访问方式将会影响从一定范围内实例化对象的能力。这允许实现一些固定的设计模式,如Singleton模式。

  析构函数,相反于构造函数。PHP调用它们来将一个对象从内存中销毁。默认地,PHP仅仅释放对象属性所占用的内存并销毁对象相关的资源。析构函数允许你在使用一个对象之后执行任意代码来清除内存。

  当PHP决定你的脚本不再与对象相关时,析构函数将被调用. 在一个函数的命名空间内,这会发生在函数return的时候. 对于全局变量,这发生于脚本结束的时候. 如果你想明确地销毁一个对象,你可以给指向该对象的变量分配任何其它值. 通常将变量赋值勤为NULL或者调用unset。

  下面的例子中,计算从类中实例化的对象的个数. Counter类从构造函数开始增值,在析构函数减值。

  一旦你定义了一个类,你可以用new来建立一个这个类的实例. 类的定义是设计图,实例则是放在装配线上的元件. New需要类的名称,并返回该类的一个实例。如果构造函数需要参数,你应当在new后输入参数。

class Counter
{
 private static $count = 0;

 function __construct()
 {
  self::$count ;
 }

 function __destruct()
 {
  self::$count--;
 }

 function getCount()
 {
  return self::$count;
 }
}

//建立第一个实例
$c = new Counter();

//输出1
print($c->getCount() . "n");

//建立第二个实例
$c2 = new Counter();

//输出2
print($c->getCount() . "n");

//销毁实例
$c2 = NULL;

//输出1
print($c->getCount() . "n");
?>

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

世界で最も強力なオープンソース MoE モデルが登場。GPT-4 に匹敵する中国語機能を備え、価格は GPT-4-Turbo のわずか 1% 近くです 世界で最も強力なオープンソース MoE モデルが登場。GPT-4 に匹敵する中国語機能を備え、価格は GPT-4-Turbo のわずか 1% 近くです May 07, 2024 pm 04:13 PM

従来のコンピューティングを超える能力を備えているだけでなく、より低コストでより効率的なパフォーマンスを実現する人工知能モデルを想像してみてください。これは SF ではありません。世界で最も強力なオープンソース MoE モデルである DeepSeek-V2[1] が登場しました。 DeepSeek-V2 は、経済的なトレーニングと効率的な推論の特徴を備えた強力な専門家混合 (MoE) 言語モデルです。これは 236B のパラメータで構成されており、そのうち 21B は各マーカーをアクティブにするために使用されます。 DeepSeek67B と比較して、DeepSeek-V2 はパフォーマンスが優れていると同時に、トレーニング コストを 42.5% 節約し、KV キャッシュを 93.3% 削減し、最大生成スループットを 5.76 倍に高めます。 DeepSeek は一般的な人工知能を研究する会社です

MLP に代わる KAN は、オープンソース プロジェクトによって畳み込みまで拡張されました MLP に代わる KAN は、オープンソース プロジェクトによって畳み込みまで拡張されました Jun 01, 2024 pm 10:03 PM

今月初め、MIT やその他の機関の研究者らは、MLP に代わる非常に有望な代替案である KAN を提案しました。 KAN は、精度と解釈可能性の点で MLP よりも優れています。また、非常に少数のパラメーターを使用して、多数のパラメーターを使用して実行する MLP よりも優れたパフォーマンスを発揮できます。たとえば、著者らは、KAN を使用して、より小規模なネットワークと高度な自動化で DeepMind の結果を再現したと述べています。具体的には、DeepMind の MLP には約 300,000 個のパラメーターがありますが、KAN には約 200 個のパラメーターしかありません。 KAN は、MLP が普遍近似定理に基づいているのに対し、KAN はコルモゴロフ-アーノルド表現定理に基づいているのと同様に、強力な数学的基礎を持っています。以下の図に示すように、KAN は

テスラのロボットは工場で働く、マスク氏:手の自由度は今年22に達する! テスラのロボットは工場で働く、マスク氏:手の自由度は今年22に達する! May 06, 2024 pm 04:13 PM

テスラのロボット「オプティマス」の最新映像が公開され、すでに工場内で稼働可能となっている。通常の速度では、バッテリー(テスラの4680バッテリー)を次のように分類します:公式は、20倍の速度でどのように見えるかも公開しました - 小さな「ワークステーション」上で、ピッキング、ピッキング、ピッキング:今回は、それがリリースされたハイライトの1つビデオの内容は、オプティマスが工場内でこの作業を完全に自律的に行​​い、プロセス全体を通じて人間の介入なしに完了するというものです。そして、オプティマスの観点から見ると、自動エラー修正に重点を置いて、曲がったバッテリーを拾い上げたり配置したりすることもできます。オプティマスのハンドについては、NVIDIA の科学者ジム ファン氏が高く評価しました。オプティマスのハンドは、世界の 5 本指ロボットの 1 つです。最も器用。その手は触覚だけではありません

Llama 70B を実行するシングル カードはデュアル カードより高速、Microsoft は FP6 を A100 オープンソースに強制導入 Llama 70B を実行するシングル カードはデュアル カードより高速、Microsoft は FP6 を A100 オープンソースに強制導入 Apr 29, 2024 pm 04:55 PM

FP8 以下の浮動小数点数値化精度は、もはや H100 の「特許」ではありません。 Lao Huang は誰もが INT8/INT4 を使用できるようにしたいと考え、Microsoft DeepSpeed チームは NVIDIA からの公式サポートなしで A100 上で FP6 の実行を開始しました。テスト結果は、A100 での新しい方式 TC-FPx の FP6 量子化が INT4 に近いか、場合によってはそれよりも高速であり、後者よりも精度が高いことを示しています。これに加えて、エンドツーエンドの大規模モデルのサポートもあり、オープンソース化され、DeepSpeed などの深層学習推論フレームワークに統合されています。この結果は、大規模モデルの高速化にも即座に影響します。このフレームワークでは、シングル カードを使用して Llama を実行すると、スループットはデュアル カードのスループットの 2.65 倍になります。 1つ

OpenAI データは必要ありません。大規模なコード モデルのリストに加わりましょう。 UIUC が StarCoder-15B-Instruct をリリース OpenAI データは必要ありません。大規模なコード モデルのリストに加わりましょう。 UIUC が StarCoder-15B-Instruct をリリース Jun 13, 2024 pm 01:59 PM

ソフトウェア テクノロジの最前線に立つ UIUC Zhang Lingming のグループは、BigCode 組織の研究者とともに、最近 StarCoder2-15B-Instruct 大規模コード モデルを発表しました。この革新的な成果により、コード生成タスクにおいて大きな進歩が達成され、CodeLlama-70B-Instruct を上回り、コード生成パフォーマンス リストのトップに到達しました。 StarCoder2-15B-Instruct のユニークな特徴は、その純粋な自己調整戦略であり、トレーニング プロセス全体がオープンで透過的で、完全に自律的で制御可能です。このモデルは、高価な手動アノテーションに頼ることなく、StarCoder-15B 基本モデルの微調整に応じて、StarCoder2-15B を介して数千の命令を生成します。

総合的にDPOを超える:Chen Danqi氏のチームはシンプルなプリファレンス最適化SimPOを提案し、最強の8Bオープンソースモデルも洗練させた 総合的にDPOを超える:Chen Danqi氏のチームはシンプルなプリファレンス最適化SimPOを提案し、最強の8Bオープンソースモデルも洗練させた Jun 01, 2024 pm 04:41 PM

大規模言語モデル (LLM) を人間の価値観や意図に合わせるには、人間のフィードバックを学習して、それが有用で、正直で、無害であることを確認することが重要です。 LLM を調整するという点では、ヒューマン フィードバックに基づく強化学習 (RLHF) が効果的な方法です。 RLHF 法の結果は優れていますが、最適化にはいくつかの課題があります。これには、報酬モデルをトレーニングし、その報酬を最大化するためにポリシー モデルを最適化することが含まれます。最近、一部の研究者はより単純なオフライン アルゴリズムを研究しており、その 1 つが直接優先最適化 (DPO) です。 DPO は、RLHF の報酬関数をパラメータ化することで、選好データに基づいてポリシー モデルを直接学習するため、明示的な報酬モデルの必要性がなくなります。この方法は簡単で安定しています

Yolov10: 詳細な説明、展開、アプリケーションがすべて 1 か所にまとめられています。 Yolov10: 詳細な説明、展開、アプリケーションがすべて 1 か所にまとめられています。 Jun 07, 2024 pm 12:05 PM

1. はじめに ここ数年、YOLO は、計算コストと検出パフォーマンスの効果的なバランスにより、リアルタイム物体検出の分野で主流のパラダイムとなっています。研究者たちは、YOLO のアーキテクチャ設計、最適化目標、データ拡張戦略などを調査し、大きな進歩を遂げました。同時に、後処理に非最大抑制 (NMS) に依存すると、YOLO のエンドツーエンドの展開が妨げられ、推論レイテンシに悪影響を及ぼします。 YOLO では、さまざまなコンポーネントの設計に包括的かつ徹底的な検査が欠けており、その結果、大幅な計算冗長性が生じ、モデルの機能が制限されます。効率は最適ではありませんが、パフォーマンス向上の可能性は比較的大きくなります。この作業の目標は、後処理とモデル アーキテクチャの両方から YOLO のパフォーマンス効率の境界をさらに改善することです。この目的を達成するために

リー・フェイフェイが「空間インテリジェンス」の起業家的な方向性を明らかにする: 視覚化は洞察に変わり、見ることは理解に変わり、理解は行動につながる リー・フェイフェイが「空間インテリジェンス」の起業家的な方向性を明らかにする: 視覚化は洞察に変わり、見ることは理解に変わり、理解は行動につながる Jun 01, 2024 pm 02:55 PM

スタンフォード大学のリー・フェイフェイ氏は、起業後初めて「空間インテリジェンス」という新しい概念を発表した。これは彼女の起業家としての方向性であるだけでなく、彼女を導く「北極星」でもあり、彼女はそれが「人工知能の問題を解決するための重要なパズルのピース」であると考えています。視覚化は洞察につながり、理解は行動につながります。リー・フェイフェイの 15 分間の TED トークに基づいて、数億年前の生命進化の起源から、人間が自然から与えられたものに満足できず人工知能を開発し、どのように人工知能を構築するかまで完全に明らかにされています。次のステップでは空間インテリジェンスを学びます。 9 年前、Li Feifei は、同じステージで新しく生まれた ImageNet を世界に紹介しました。これは、ディープラーニングの爆発的な今回のラウンドの出発点の 1 つです。彼女自身もネチズンに「両方のビデオを見れば、過去 10 年間のコンピュータ ビジョンを理解できるでしょう」と激励しました。

See all articles