
Tartalomjegyzék:
2025 Szerző: John Day | [email protected]. Utoljára módosítva: 2025-01-23 14:47




Tanulási/tanítási módszer azoknak a diákoknak, akik még nem ismerik az objektum-orientált programozást. Ez lehetővé teszi számukra, hogy vizualizálják és lássák az objektumok osztályokból történő létrehozásának folyamatát. Részek: 1. EkTools 2 hüvelykes nagy lyukasztó; a szilárd formák a legjobbak.2. Papírdarab vagy kartonpapír.3. Jelző.
1. lépés: Objektum -orientált programozási meghatározások




1. "Osztály": a kartonpapír/papír. 2. A kártya/papír egy darabját lyukasztó alakú lyukasztással "példányosításnak" vagy "osztálypéldány létrehozásának" nevezik. 3. A lyukasztott darabok mindegyike "tárgyak" néven ismert. 4. Az egyes papírlapokra írt különböző dolgok az objektumok "attribútumai", azaz: egyéni objektumokat létrehozó változó- és metódusnevek.
Lépés: Azonosítsa az osztályt

1. A kartonpapírra/papírra írja fel az osztály nevét. 2. Ebben az esetben "Orange" -nak hívjuk az osztályt.3. Ezután adjon hozzá egy változót és egy metódust, amely az osztályból létrehozott objektumok részévé válik.
3. lépés: Hozza létre/telepítse az objektumot




1. A 2 hüvelykes lyukasztóval vágjon ki több formát. 2. Az alakzatok kivágásának műveletét objektum létrehozásának vagy "példányosításnak" nevezzük, vagyis az osztály egy példányának létrehozását. 3. Itt több alakzatot lyukasztottunk ki, mindegyik a "Narancs" osztályú objektum. 4. Minden objektum rendelkezik az osztály attribútumaival.5. Megjegyzés: Ha segít az objektumok létrehozásának vizualizálásában, fordítsa meg a lyukasztót, és vágja ki az alakzatokat úgy, hogy az alsó oldaluk felfelé nézzen, hogy láthassa a létrehozandó objektumot és kivágja a kartonpapírból/papírból.
4. lépés: Nevezze el az objektumokat


1. Nevezzen el minden tárgyat úgy, hogy a tollal felírja őket az alakzatokra. 2. Itt a "NavelOrange", "ValenciaOrange" és "BloodOrange" és "Clementine" nevet kapják
5. lépés: Adja meg az objektumok attribútumait


1. Minden objektum rendelkezik az "Orange" osztály attribútumaival. 2. Adja meg mindegyik objektumnak az osztályattribútumokat (változó/metódusnevet) úgy, hogy mindegyik objektumra ráírja őket az egyes objektumok testreszabásához.3. Most minden egyes egyedi objektumot megjeleníthet és megérinthet, amelyek ugyanabból az osztályból jönnek létre, más néven, és minden egyes objektumhoz tartozó osztályattribútumokkal. 4. Például itt létrehoztunk egy "NavelObject" nevű egyéni objektumot az "Orange" osztályból, a "Variable: Ripe" és a "Method: PickFromTree" attribútumokkal.
Ajánlott:
Transzfer tanulás az NVIDIA JetBot segítségével - Szórakozás a forgalmi kúpokkal: 6 lépés

Transzfer tanulás az NVIDIA JetBot segítségével-Szórakozás a Traffic Cones segítségével: Tanítsa meg robotját, hogy keressen utat a forgalmi kúpok útvesztőjében a kamera és a legmodernebb mély tanulási modell segítségével
SCARA Robot: Tanulás a foward és inverz kinematikáról !!! (Plot Twist Ismerje meg, hogyan lehet valós idejű interfészt készíteni ARDUINO -ban a FELDOLGOZÁS segítségével !!!!): 5 lé

SCARA Robot: Ismerkedés a foward és inverz kinematikával !!! (Plot Twist Ismerje meg, hogyan lehet valós idejű interfészt készíteni ARDUINO -ban FELDOLGOZÁSSAL !!!!): A SCARA robot nagyon népszerű gép az iparban. A név mind a szelektíven megfelelõ szerelõ robotkarra, mind a szelektív megfelelõ csuklós robotkarra vonatkozik. Ez alapvetően három szabadságfokú robot, az első kettő
Hogyan lehet felismerni a növényi betegségeket a gépi tanulás segítségével: 6 lépés

Hogyan lehet felismerni a növényi betegségeket a gépi tanulás segítségével: A beteg növények észlelésének és felismerésének folyamata mindig kézi és unalmas folyamat volt, amely megköveteli az emberektől, hogy szemrevételezzék a növény testét, ami gyakran hibás diagnózishoz vezethet. Azt is megjósolták, hogy globális szinten
Szobahőmérséklet -előrejelzés az LM35 érzékelő és a gépi tanulás segítségével: 4 lépés

Szobahőmérséklet -előrejelzés az LM35 érzékelő és a gépi tanulás segítségével: Bevezetés Ma egy olyan gépi tanulási projekt felépítésére összpontosítunk, amely polinomiális regresszió segítségével jósolja meg a hőmérsékletet. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia (AI) alkalmazása, amely lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy automatikusan megtanulják
Tárgyak észlelése RC autó vezetése közben: 9 lépés

Tárgyak észlelése RC autó vezetése közben: Ez a projekt arról szól, hogy ultrahangos érzékelőket használnak az autón az akadályok észlelésére