関数書き換えに関するヒント: サブクラス固有のコードの書き方の極意をマスターする
関数のオーバーライドにより、サブクラスは親クラスの動作に影響を与えることなく、親クラス関数のカスタム実装を提供できます。サブクラスは、同じ名前とパラメータ リストを持つ新しい関数を宣言するだけです。たとえば、Shape クラスの area() 関数は Rectangle クラスによってオーバーライドされ、Shape クラスの抽象メソッドを利用しながら、カスタマイズされた四角形の面積計算を提供します。
関数書き換えのヒント: サブクラス コードの独自の利点を解放する
関数を書き換えると、親クラスに影響を与えずにサブクラスが動作できるようになります。実装されている場合は、同じ名前の関数に対して独自の実装を提供します。そうすることで、サブクラスは親クラスの機能を利用しながら、その動作をカスタマイズできるようになります。
関数をオーバーライドするには、サブクラスで同じ名前とパラメーター リストを持つ新しい関数を宣言するだけです。サブクラスの実装は、親クラスの実装をオーバーライドします。
コード例:
class Shape: def area(self): raise NotImplementedError class Rectangle(Shape): def __init__(self, length, width): self.length = length self.width = width def area(self): return self.length * self.width # 创建矩形对象 rectangle = Rectangle(5, 10) # 调用重写的 area() 函数 print(rectangle.area()) # 输出:50
実際のケース:
抽象 area( )
図形の面積を計算する関数。次に、Shape クラスを継承し、Rectangle 形状の特定の面積計算を提供する Rectangle クラスを作成します。
area()
関数をオーバーライドすることで、親クラス Shape の実装を変更せずに、四角形のカスタム実装を Rectangle クラスに追加できます。これにより、さまざまなタイプの形状に形状固有のコードを提供できる柔軟性が得られます。
ヒント:
- サブクラスの関数シグネチャが、名前、パラメータ、戻り値を含め、親クラスの関数シグネチャとまったく同じであることを確認してください。タイプ。
- 注意して続行してください: 親クラスの関数をオーバーライドすると、親クラスの予期された動作が損なわれる可能性があるため、注意してください。
- 統合開発環境 (IDE) のコード補完機能を活用すると、関数を簡単に書き直してサブクラスに実装できます。
以上が関数書き換えに関するヒント: サブクラス固有のコードの書き方の極意をマスターするの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

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
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

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
中国語版、とても使いやすい

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
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店

NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。
