第二节--PHP5的对象模型--ClassesandObjectsinPHP52
| = 本文为Haohappy读> | = 中Classes and Objects一章的笔记 | = 翻译为主+个人心得 | = 为避免可能发生的不必要的麻烦请勿转载,谢谢 | = 欢迎批评指正,希望和所有PHP爱好者共同进步! +-------------------------------------------------------------------------------+ */ 第二节--PHP5 的对象模型 PHP5有一个单重继承的,限制访问的,可以重载的对象模型. 本章稍后会详细讨论的”继承”,包含类间的父-子关系. 另外,PHP支持对属性和方法的限制性访问. 你可以声明成员为private,不允许外部类访问. 最后,PHP允许一个子类从它的父类中重载成员. //haohappy注:PHP4中没有private,只有public.private对于更好地实现封装很有好处. PHP5的对象模型把对象看成与任何其它数据类型不同,通过引用来传递. PHP不要求你通过引用(reference)显性传递和返回对象. 在本章的最后将会详细阐述基于句柄的对象模型. 它是PHP5中最重要的新特性. 有了更直接的对象模型,基于句柄的体系有附加的优势: 效率提高, 占用内存少,并且具有更大的灵活性. 在PHP的前几个版本中,脚本默认复制对象.现在PHP5只移动句柄,需要更少的时间. 脚本执行效率的提升是由于避免了不必要的复制. 在对象体系带来复杂性的同时,也带来了执行效率上的收益. 同时,减少复制意味着占用更少的内存,可以留出更多内存给其它操作,这也使效率提高. //haohappy注:基于句柄,就是说两个对象可以指向同一块内存,既减少了复制动作,又减少对内存的占用. Zand引擎2具有更大的灵活性. 一个令人高兴的发展是允许析构--在对象销毁之前执行一个类方法. 这对于利用内存也很有好处,让PHP清楚地知道什么时候没有对象的引用,把空出的内存分配到其它用途.

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

想象一下,一个人工智能模型,不仅拥有超越传统计算的能力,还能以更低的成本实现更高效的性能。这不是科幻,DeepSeek-V2[1],全球最强开源MoE模型来了。DeepSeek-V2是一个强大的专家混合(MoE)语言模型,具有训练经济、推理高效的特点。它由236B个参数组成,其中21B个参数用于激活每个标记。与DeepSeek67B相比,DeepSeek-V2性能更强,同时节省了42.5%的训练成本,减少了93.3%的KV缓存,最大生成吞吐量提高到5.76倍。DeepSeek是一家探索通用人工智

AI,的确正在改变数学。最近,一直十分关注这个议题的陶哲轩,转发了最近一期的《美国数学学会通报》(BulletinoftheAmericanMathematicalSociety)。围绕「机器会改变数学吗?」这个话题,众多数学家发表了自己的观点,全程火花四射,内容硬核,精彩纷呈。作者阵容强大,包括菲尔兹奖得主AkshayVenkatesh、华裔数学家郑乐隽、纽大计算机科学家ErnestDavis等多位业界知名学者。AI的世界已经发生了天翻地覆的变化,要知道,其中很多文章是在一年前提交的,而在这一

波士顿动力Atlas,正式进入电动机器人时代!昨天,液压Atlas刚刚「含泪」退出历史舞台,今天波士顿动力就宣布:电动Atlas上岗。看来,在商用人形机器人领域,波士顿动力是下定决心要和特斯拉硬刚一把了。新视频放出后,短短十几小时内,就已经有一百多万观看。旧人离去,新角色登场,这是历史的必然。毫无疑问,今年是人形机器人的爆发年。网友锐评:机器人的进步,让今年看起来像人类的开幕式动作、自由度远超人类,但这真不是恐怖片?视频一开始,Atlas平静地躺在地上,看起来应该是仰面朝天。接下来,让人惊掉下巴

本月初,来自MIT等机构的研究者提出了一种非常有潜力的MLP替代方法——KAN。KAN在准确性和可解释性方面表现优于MLP。而且它能以非常少的参数量胜过以更大参数量运行的MLP。比如,作者表示,他们用KAN以更小的网络和更高的自动化程度重现了DeepMind的结果。具体来说,DeepMind的MLP有大约300,000个参数,而KAN只有约200个参数。KAN与MLP一样具有强大的数学基础,MLP基于通用逼近定理,而KAN基于Kolmogorov-Arnold表示定理。如下图所示,KAN在边上具

谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow,7项指标排名第一。而且测试并不是在JAX性能表现最好的TPU上完成的。虽然现在在开发者中,Pytorch依然比Tensorflow更受欢迎。但未来,也许有更多的大模型会基于JAX平台进行训练和运行。模型最近,Keras团队为三个后端(TensorFlow、JAX、PyTorch)与原生PyTorch实现以及搭配TensorFlow的Keras2进行了基准测试。首先,他们为生成式和非生成式人工智能任务选择了一组主流

特斯拉机器人Optimus最新视频出炉,已经可以在厂子里打工了。正常速度下,它分拣电池(特斯拉的4680电池)是这样的:官方还放出了20倍速下的样子——在小小的“工位”上,拣啊拣啊拣:这次放出的视频亮点之一在于Optimus在厂子里完成这项工作,是完全自主的,全程没有人为的干预。并且在Optimus的视角之下,它还可以把放歪了的电池重新捡起来放置,主打一个自动纠错:对于Optimus的手,英伟达科学家JimFan给出了高度的评价:Optimus的手是全球五指机器人里最灵巧的之一。它的手不仅有触觉

目标检测在自动驾驶系统当中是一个比较成熟的问题,其中行人检测是最早得以部署算法之一。在多数论文当中已经进行了非常全面的研究。然而,利用鱼眼相机进行环视的距离感知相对来说研究较少。由于径向畸变大,标准的边界框表示在鱼眼相机当中很难实施。为了缓解上述描述,我们探索了扩展边界框、椭圆、通用多边形设计为极坐标/角度表示,并定义一个实例分割mIOU度量来分析这些表示。所提出的具有多边形形状的模型fisheyeDetNet优于其他模型,并同时在用于自动驾驶的Valeo鱼眼相机数据集上实现了49.5%的mAP

FP8和更低的浮点数量化精度,不再是H100的“专利”了!老黄想让大家用INT8/INT4,微软DeepSpeed团队在没有英伟达官方支持的条件下,硬生生在A100上跑起FP6。测试结果表明,新方法TC-FPx在A100上的FP6量化,速度接近甚至偶尔超过INT4,而且拥有比后者更高的精度。在此基础之上,还有端到端的大模型支持,目前已经开源并集成到了DeepSpeed等深度学习推理框架中。这一成果对大模型的加速效果也是立竿见影——在这种框架下用单卡跑Llama,吞吐量比双卡还要高2.65倍。一名
