《抽象工厂》专题
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接口和抽象方法在用法上是否相似？[重复]
我在Stack上看了很多类似这个问题的链接，决定问一下。 当我用Java创建一个抽象形状类时，我认为这个类必须有一个方法来< code>getArea() 我认为有两种方法。 当我从 Shape 创建扩展类时，我在扩展类中重新定义了 getArea（）。 那么我可以像这样使用< code>Interface来创建这个层次结构吗？ 并像这样创建类: 然后重新定义 getArea（） 以扩展 Shap
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具有泛型和继承的Java抽象类：绑定不匹配
我有2个抽象的类操纵泛型和一个工厂与泛型。父级独立于trips对象和因式分解代码。儿子只基于trips。 Eclipse上的AbstractTripBasedPurchaseExtractor第9行出现错误：Bound mismatch：类型TRIP_PURCHASE不是bounded参数的有效替代品 类型的 此处：extends AbstractPurchaseExtractor“ 在son类上
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静态多态性中纯抽象函数的等价是什么？
我想“禁用”第一个，类似于当我声明一个类的方法为纯虚的时候。
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能够实例化python类，尽管它是抽象的（使用abc）
这个问题的答案是“使用python的abc模块创建抽象类”。（作者@AlexVassel，并被接受为答案）。 我尝试了这些建议，但奇怪的是，尽管遵循了使用方式的建议，但它对我不起作用。因此，我把它作为一个问题贴在这里： 那么我做的对还是错呢？为什么工作而不失败？欣赏任何专家对此的洞察力。
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如何在Python中定义抽象类的构造函数实现？
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如何在java抽象类中返回不同的数据类型
我是java新手，我正在学习抽象课程，但我被困在了一个地方。 我想将不同的数据类型返回到，但我做不到。我确实在java中参考了抽象方法的不同返回类型，但没有提出这个问题，因为我在java方面的经验较少，因此我不明白该链接的solution.Please有人帮我解决这个问题。 密码 错误 测试.java：18： 错误： 联合不是抽象的， 不会覆盖抽象方法率对银行的兴趣（） 类Union扩展Bank{
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在抽象类和子方法之间使用Spring事务代理
我有一个抽象的基本服务和两个实现： 处理注释的默认建议模式是，它只允许通过代理拦截调用。同一类中的本地调用不能以这种方式被拦截。对于更高级的拦截模式，请考虑结合编译时或加载时编织切换到模式。 因此，代理将无法拦截来自同一类内的调用。这是否也适用于抽象类和它的实现之间的调用，或者它会像我想要的那样工作吗？有什么简单的方法可以自己检查吗？（可能是个愚蠢的问题，当涉及到Java代理时，我会有点迷路...
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要求扩展类监听抽象类javaFX属性中的更改
我想构建一个抽象类，并指定扩展类监听/处理的某些JavaFX属性。例如，我有：
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华泰证券校招提前批（暑期实习）抽象笔试什么抽象笔试，真蚌埠住了，我第一次感觉到做笔试，智商被侮辱了😅2小时的题目，不到半小时交卷。 选择就不说了，很简单。 一开始看见编程题前两题只能用python还有点慌（因为python有点忘了，最近在美团写的是java），但看了题目直接绷不住了。 编程题第一题，求一个字符串在字符串数组的第几个索引，没错，题目就是这个....直接用python的index一行就解决了。 搞笑的是题目里还专门提示说
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PHP 面向对象程序设计（oop）学习笔记(一) - 抽象类、对象接口、instanceof 和契约式编程
本文向大家介绍PHP 面向对象程序设计（oop）学习笔记(一) - 抽象类、对象接口、instanceof 和契约式编程，包括了PHP 面向对象程序设计（oop）学习笔记(一) - 抽象类、对象接口、instanceof 和契约式编程的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1、PHP中的抽象类 PHP 5 支持抽象类和抽象方法。定义为抽象的类不能被实例化。任何一个类，如果它里面至少有一个方法是被
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带有导航抽屉的Android工具栏上的“后退”操作
请帮帮我，我已经绕了几个小时了！我设置了一个抽屉菜单和一个工具栏（见下面的代码），我无法让返回/回家功能工作，因为单击它会导致打开抽屉。 这是我的主要活动，在OnCreate期间调用。 以下是我片段的OnCreateView方法中的内容。。。 抽屉菜单工作正常。更改工具栏的标题工作正常。汉堡包图标在片段中更改为向后箭头就好了...然而，每次我按下向后箭头，它都会打开抽屉...有点像抽屉的听众在向后
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设计模式：创建一个对象的工厂
有一个独立的Java应用程序。其中有一个工厂方法，只调用一次，只创建一个对象（如果可能的话）。我有两个问题--哪种模式对此更好？其次，在这种情况下，将创建工厂的对象存储在工厂本身中是正确的吗？
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特征抽取 - CountVectorizer
CountVectorizer和CountVectorizerModel的目的是帮助我们将文本文档集转换为词频(token counts)向量。 当事先没有可用的词典时,CountVectorizer可以被当做一个Estimator去抽取词汇,并且生成CountVectorizerModel。 这个模型通过词汇集为文档生成一个稀疏的表示,这个表示可以作为其它算法的输入,比如LDA。 在训练
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特征抽取 - Word2Vec
Word2Vector将词转换成分布式向量。分布式表示的主要优势是相似的词在向量空间距离较近，这使我们更容易泛化新的模式并且使模型估计更加健壮。 分布式的向量表示在许多自然语言处理应用（如命名实体识别、消歧、词法分析、机器翻译）中非常有用。 1 模型 在MLlib中，Word2Vector使用skip-gram模型来实现。skip-gram的训练目标是学习词向量表示，这个表示可以很好的预测
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libgdx：抽签粒子
在libgdx中抽签背景中移动的大量粒子（圆）的最佳方法是什么？在后台运行的200个粒子是我可以从我的应用程序中得到的。上面的任何东西都会让我的应用结巴。我实际测试了一个应用程序，它可以在后台运行多达200000个粒子，而不需要牺牲FPS。这是我的游戏课简而言之：