Вопросы по теме 'interface'
Почему мы реализуем Cloneable, даже если мы можем пойти на глубокое клонирование, используя следующий фрагмент
public class Color {
String color;
Color(String color)
{
this.color=color;
}
}
public class ColoredCircle {
int x;
Color color;
ColoredCircle(int x, Color color)
{
this.x=x;
this.color=color;
}
public Object testClone()
{...
30.03.2024
Индексатор с именем Item требуется интерфейсом, но его невозможно реализовать?
Я пытаюсь реализовать интерфейс класса в API ESPRIT, для которого требуется индексатор с именем «Элемент». (Я предполагаю, что интерфейс пришел из VB.NET, но у меня нет источника.) Очевидно, что индексатор «Item[index]» автоматически генерируется...
16.04.2024
Машинопись: проверьте комбинацию ключа и типа любого свойства интерфейса отдельно в качестве аргументов функции
Учитывая переменную с интерфейсом:
interface Model {
textField?: string;
hasMeaning: boolean;
percentage: number;
readonly someMap: {
[key: string]: string;
};
getMeSomething(code: string): string;
}
let model: Model;
Я хотел...
27.04.2024
Kotlin - интерфейсы как замыкающие лямбды
Какие правила позволяют использовать интерфейс в качестве аргумента замыкающего лямбда ?
Я думал, что единственное правило заключалось в том, чтобы у него была уникальная функция в своем определении, однако я столкнулся со следующей проблемой:...
30.04.2024
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..