1. 类与类的封装 2. 类的构造与析构 3. 类的继承与派生

面向对象的概念 AVA 什么是对象? 任何事物都可以被看作是对象。对象无处不在 。你可以认为Car(车)是一个特定的对象类,泛指 所有车,这当然是比较抽象的,因为谁也找不到一辆 真正意义上的综合各种类型的通用车。 什么是类? 类用来表示一个个有共同属性的对象集合的规范 类是模板或蓝图,从这里对象被真正地创建。 一个类就是一个规范,或者说是一个模板 示为一段程序,用于规范某个特定类型的对象将如何 构成

一、在层次聚类分析中,输入中不指定要分成的类的个数。系统的输入为(X,s),系统的输出是类的层次。 二、大多数层次聚类过程不是基于最优的思想, 而是通过反复的分区直至收敛,找出一些近似的、未达最优标准的解决方案。 三、层次聚类算法分为:分裂算法和凝聚算法

实验一 生药理化鉴别(一) 实验二 生药理化鉴别(二) 实验三 根类生药的鉴定 实验四 根茎类生药的鉴定 实验五 皮类生药的鉴定 实验六 叶类生药的鉴定 实验七 花类生药的鉴定 实验八 全草类生药的鉴定 实验九 中成药的显微鉴定 实验十 未知混合生药粉末的显微鉴定 附 录 一、生药性状的记载方法 二、显微标本片的制作方法

一、区面向对象的相关概念 二、类的定义 三、类的成员 四、类的特性 五、共同祖先 Tobject简介 六、Delphi中的VCL 七、自定义类

在非结构化数据挖掘结构模型——发现特征子空间模型(DFSSM)——的运行机制下,提出了一种新的Web文本聚类算法——基于DFSSM的Web文本聚类(WTCDFSSM)算法.该算法具有自稳定性,无须外界给出评价函数;能够识别概念空间中最有意义的特征,抗噪声能力强.结合现代远程教育网应用背景实现了WTCDFSSM聚类算法.结果表明:该算法可以对各类远程教育站点上收集的文本资料信息自动进行聚类挖掘;采用网格结构模型,帮助人们进行文本信息导航;从海量文本信息源中快速有效地获取重要的知识

针对部分聚类算法对数据输入顺序敏感的问题,定义了不干涉序列指数,提出了应用不干涉序列指数对分类数据进行加权排序的方法,并基于该方法对受数据输入顺序影响的CABOSFV_C分类数据高效聚类算法进行改进,提出了考虑加权排序的聚类算法(CABOSFV_CSW),消除了算法对数据输入顺序的敏感性.采用UCI基准数据集进行实验,发现应用加权升序排序的CABOSFV_CSW算法在处理分类数据时,聚类质量较原始CABOSFV_C算法和其他受数据输入顺序影响的算法在准确性上有改善,在稳定性上有显著提高

利用有限元手段对偏心轴类零件楔横轧轧制成形中的轧制区轧制力进行了系统全面地研究,在此基础上分析了偏心轴类零件楔横轧非轧制区接触力的产生原因及其对偏心轴类零件楔横轧轧制成形带来的影响.研究结果对认清偏心轴类零件楔横轧轧制成形机理、旋转条件、偏心极限都具有十分重要的意义

8.1 Access支持的基本操作 8.1.1记录操作类 8.1.2窗体操作类 8.1.3报表操作类 8.1.4应用程序类 8.1.5杂项类

继承(inheritance)机制是面向对象程序设计使代码可以 复用的最重要的手段,它允许程序员在保持原有类特性的基础 上进行扩展,增加功能。这样产生新的类,称派生类。派生类 不是简单地继承基础类的特性,它可以调整部分成员的特性, 也可以增加一些新成员。继承呈现了面向对象程序设计的层次 结构。体现了由简单到复杂的认识过程