java 简单类继承

class Person
{String name;int age;public String talk(){return "我是:"+this.name+",今年:"+this.age+"岁";}public Person()/* 无参数的构造函数*/{System.out.println("1.public Person(){}");}
}
class Student extends Person/*继承父类结构体*/
{String school;public Student()/*无参数的构造函数*/{System.out.println("2.public Student(){}");}public Student(String name,int age,String school)/*有参数的构造函数*/{super.name=name;/*用super来调用父类的变量*/super.age=age;/*用super来调用父类的变量*/System.out.print(super.talk());this.school=school;}
}
public class TestPerson 
{public static void main(String[] args) {Student s= new Student("韦启发",45,"广西师范大学");System.out.println(",学校;"+s.school);
//		s.name = "为启发";
//		s.age=45;
//		s.school="广西师范大学";
//		System.out.println("姓名:"+s.name+",年龄:"+s.age+",学校:"+s.school);
//		System.out.println("Hello World!");}
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/469730.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

成功解决 ProxyError: Conda cannot proceed due to an error in your proxy configuration

给win10的ubuntu1804安装anaconda, 执行conda create -n daily python3.7创建虚拟环境时报错 Collecting package metadata (current_repodata.json): failedProxyError: Conda cannot proceed due to an error in your proxy configuration. Check for typos and other confi…

android 4.2修改设置菜单的背景颜色

设置中的背景主要来主题的设置, 在4.X后, android添加了新的主题: Holo 从Settings/AndroidManifest.xml中找到: Xml代码 <application android:label"string/settings_label" android:icon"mipmap/ic_launcher_settings" android…

智慧交通day02-车流量检测实现05:卡尔曼滤波器实践(小车模型)

1.filterpy FilterPy是一个实现了各种滤波器的Python模块&#xff0c;它实现著名的卡尔曼滤波和粒子滤波器。我们可以直接调用该库完成卡尔曼滤波器实现。其中的主要模块包括&#xff1a; filterpy.kalman 该模块主要实现了各种卡尔曼滤波器&#xff0c;包括常见的线性卡尔曼滤…

Linux多线程——使用互斥量同步线程

前文再续&#xff0c;书接上一回&#xff0c;在上一篇文章&#xff1a;Linux多线程——使用信号量同步线程中&#xff0c;我们留下了一个如何使用互斥量来进行线程同步的问题&#xff0c;本文将会给出互斥量的详细解说&#xff0c;并用一个互斥量解决上一篇文章中&#xff0c;要…

智慧交通day02-车流量检测实现05:小车匀速案例

""" 现在利用卡尔曼滤波对小车的运动状态进行预测。主要流程如下所示&#xff1a;导入相应的工具包小车运动数据生成参数初始化利用卡尔曼滤波进行小车状态预测可视化&#xff1a;观察参数的变化与结果 """#导入包 from matplotlib import pyplo…

排座椅

题目描述 上课的时候总会有一些同学和前后左右的人交头接耳&#xff0c;这是令小学班主任十分头疼的一件事情。不过&#xff0c;班主任小雪发现了一些有趣的现象&#xff0c;当同学们的座次确定下来之后&#xff0c;只有有限的D对同学上课时会交头接耳。同学们在教室中坐成了M行…

智慧交通day02-车流量检测实现05:小车匀加速案例

""" 现在利用卡尔曼滤波对小车的运动状态进行预测。主要流程如下所示&#xff1a;导入相应的工具包小车运动数据生成参数初始化利用卡尔曼滤波进行小车状态预测可视化&#xff1a;观察参数的变化与结果 """#导入包 from matplotlib import pyplo…

智慧交通day02-车流量检测实现06:目标估计模型-卡尔曼滤波

在这里我们主要完成卡尔曼滤波器进行跟踪的相关内容的实现。 初始化&#xff1a;卡尔曼滤波器的状态变量和观测输入更新状态变量根据状态变量预测目标的边界框初始化&#xff1a; 状态量x的设定是一个七维向量&#xff1a; 分别表示目标中心位置的x,y坐标&#xff0c;面积s和当…

python或anaconda下安装opencv提示Error:No matching distribution found for opencv

python或anaconda下安装opencv提示Error&#xff1a;No matching distribution found for opencv 错误提示&#xff1a; ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement python-opencv (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for p…

iOS 10 的坑:新机首次安装 app,请求网络权限“是否允许使用数据”(转)

转载自&#xff1a;文&#xff0f;戴仓薯&#xff08;简书作者&#xff09;原文链接&#xff1a;http://www.jianshu.com/p/6cbde1b8b922症状 iOS 10 之后&#xff0c;陆陆续续地有用户联系我们&#xff0c;说新机第一次安装、第一次启动的时候&#xff0c;app 首屏一片空白&am…

智慧交通day02-车流量检测实现06:目标估计模型-卡尔曼滤波(汇总)

from __future__ import print_function from numba import jit import numpy as np from scipy.optimize import linear_sum_assignment from filterpy.kalman import KalmanFilter#计算IOU&#xff08;交并比&#xff09; jit def iou(bb_test,bb_gt):"""在两…

Redis入门指南(第2版) Redis设计思路学习与总结

https://www.qcloud.com/community/article/222 宋增宽&#xff0c;腾讯工程师&#xff0c;16年毕业加入腾讯&#xff0c;从事海量服务后台设计与研发工作&#xff0c;现在负责QQ群后台等项目&#xff0c;喜欢研究技术&#xff0c;并思考技术演变&#xff0c;专注于高并发业务架…

智慧交通day02-车流量检测实现07:匈牙利算法

匈牙利算法&#xff08;Hungarian Algorithm&#xff09;与KM算法&#xff08;Kuhn-Munkres Algorithm&#xff09;是用来解决多目标跟踪中的数据关联问题&#xff0c;匈牙利算法与KM算法都是为了求解二分图的最大匹配问题。 有一种很特别的图&#xff0c;就做二分图&#xff0…

非线性回归(Non-linear Regression)学习笔记

非线性回归&#xff08;Non-linear Regression&#xff09; 1.概率: 1.1定义概率Probability:对一件事情发生的可能性的衡量 1.2范围 0<P<1 1.3计算方法: 1.3.1根据个人置信 1.3.2根据历史数据 1.3.3根据模拟数据 1.4条件概率:&#xff08;A发生的条件下B发生的概率&…

智慧交通day02-车流量检测实现08:目标跟踪中的数据关联(将检测框bbox与卡尔曼滤波器的跟踪框进行关联匹配)

# 将YOLO模型的检测框和卡尔曼滤波的跟踪框进行匹配 def associate_detection_to_tracker(detections,trackers,iou_threshold0.3):"""将检测框bbox与卡尔曼滤波器的跟踪框进行关联匹配:param detections:检测框:param trackers:跟踪框&#xff0c;即跟踪目标:p…

回归中的相关度和R平方值 学习笔记

回归中的相关度和R平方值 自变量x和因变量y的相关度 1.皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient): 1.1衡量两个值线性相关强度的量 1.2取值范围[-1,1]: 正向相关: >0,负向相关: <0,无相关性: 0 公式&#xff1a;correlation&#xff0c; correlationvariance(Co…

智慧交通day02-车流量检测实现09:SORT/deepSORT

SORT和DeepSORT是多目标跟踪中两个知名度比较高的算法。DeepSORT是原团队对SORT的改进版本。现在来解析一下SORT和DeepSORT的基本思路。 1.SORT SORT核心是卡尔曼滤波和匈牙利匹配两个算法。流程图如下所示&#xff0c;可以看到整体可以拆分为两个部分&#xff0c;分别是匹配…

素数环 与 算法 全排列

在说起全排列前&#xff0c;先说一下昨天碰到的一个题目&#xff08;答案不是我做出来的&#xff0c;但是我感觉有好多个亮点&#xff0c;贴出来方便日后的学习&#xff09;&#xff1a; 素数环 时间限制&#xff1a;1000 ms | 内存限制&#xff1a;65535 KB难度&#xff1a;…

简单线性回归(Simple Linear Regression)和多元线性回归(Multiple Regression)学习笔记

简单线性回归(Simple Linear Regression) 0.前提介绍: 为什么需要统计量? 统计量:描述数据特征 0.1集中趋势衡量 0.1.1均值(平均数&#xff0c;平均值) (mean)&#xff1a;&#xff08;求和除以个数&#xff0c;Ex也可以表示x求均值&#xff09; 0.1.2中位数(median) : 将数…

智慧交通day02-车流量检测实现10:多目标追踪实现

在这里我们主要实现了一个多目标跟踪器&#xff0c;管理多个卡尔曼滤波器对象&#xff0c;主要包括以下内容&#xff1a; 初始化&#xff1a;最大检测数&#xff0c;目标未被检测的最大帧数 目标跟踪结果的更新&#xff0c;即跟踪成功和失败的目标的更新 初始化 def __init_…