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一个类如何实现两个接口中同名同参数不同返回值的函数

假设有如下两个接口: public interface IA {     string GetA(string a); } public interface IB {     int GetA(string... a); } 他们都要求实现方法GetA,而且传入的参数都是一样的String类型,只是返回值一个是String一个是Int,现在我们要声明一个类X,这个类要同时实现这两个接口: public class... X:IA,IB 由于接口中要求的方法的方法名和参数是一样的,所以不可能通过重载的方式来解决,那么我们该如何同时实现这两个接口拉?...IB.GetA(string a)//实现IB接口     {         Console.WriteLine("IB.GetA");         return 12;     } } 同样如果有更多的同名同参不同返回值的接口...,也可以通过"接口名.函数名"的形式实现.

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从Web开发者的视角来解读MVC架构

这两个框架在它们的文件结构中有着不同的文件夹,也就是所谓的模型、视图和控制器。虽然类似并借用了Django for Python的某些概念,但是这两个框架实际上并没有严格的文件夹结构。...通常情况下,它与MySQL之类的关系型数据库,以及MongoDB之类的NoSQL数据库进行交互。不过这并不重要,在支持多种数据库的不同框架中,模型的代码能够一直保持相同。...在实际应用中,我们只需要修改数据库的驱动程序便可,而不必知晓与之协作的数据库类型。例如:您完全可以让自己的模型与JSON文件进行交互,并从中提取数据。而这个简单的JSON文件甚至都不算是一个数据库。...因此,视图通常包括:HTML、CSS、以及来自控制器的各种动态值。在应用运行时,控制器会与视图、以及模型保持通信。同样,根据您所选用的框架不同,具体的模板引擎也可能会有所差异。...但是如果使用了模板引擎,那么我们就可以在视图中、或者是在模板中正确地处理此类动态变量了。

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    讲解-加载静态页

    讲解 本教程旨在向您介绍CodeIgniter框架和MVC体系结构的基本原理。它将向您展示如何以逐步的方式构造基本的CodeIgniter应用程序。 在本教程中,您将创建一个基本的新闻应用程序。...本教程将主要关注: 模型-视图-控制器基础知识 路由基础 表格验证 使用“查询生成器”执行基本数据库查询 整个教程分为几页,每页仅解释CodeIgniter框架功能的一小部分。...您将浏览以下页面: 简介,此页面为您提供了预期的概述。 静态页面,它将教您控制器,视图和路由的基础知识。 新闻部分,您将在这里开始使用模型,并将进行一些基本的数据库操作。...如果不存在,会显示 "404 Page not found" 的错误页面。 此事例方法中,第一行用以检查界面是否存在,file_exists() 是原生的 PHP 函数,用于检查某个文件是否存在。...PageNotFoundException 是 CodeIgniter 的内置函数,用来展示默认的错误页面。

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    -控制器

    辅助函数 验证 $_POST 数据 就这样了!...通过 URI 分段向你的方法传递参数 如果你的 URI 多于两个段,多余的段将作为参数传递到你的方法中。...构造函数没有返回值,但是可以执行一些默认操作。 包含属性 你创建的每一个 controller 都应该继承 CodeIgniter\Controller 类。这个类提供了适合所有控制器的几个属性。...辅助函数 你可以定义一个辅助文件数组作为类属性。每当控制器被加载时, 这些辅助文件将自动加载到内存中,这样就可以在控制器的任何地方使用它们的方法。...} 验证 $_POST 数据 控制器还提供了一个简单方便的方法来验证 $_POST 数据,将一组规则作为第一个参数进行验证,如果验证不通过,可以选择显示一组自定义错误消息。

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    -CodeIgniter URL

    CodeIgniter URL 在默认情况下,CodeIgniter 中的 URL 被设计成对搜索引擎和用户友好的样式。...不同于使用传统的在动态系统中使用代词的标准 “查询字符串” 的方式,CodeIgniter 使用基于段的方法: example.com/news/article/my_article URI 分段 如果遵循模型...第三段以及后面的段代表传给控制器的参数,如 ID 或其他任何变量; URI 类 和 URL 辅助函数 包含了一些函数可以让你更容易的处理 URI 数据。...在不同的服务器中,处理方式各异,故而如下我们主要展示两个最为通用的Web服务器。 Apache服务器 Apache需要开启 mod_rewrite 扩展。...NGINX 在NGINX中,我们可以定义一个 location 块并用 try_files 导向来取得如上文中 Apache 配置一样的效果: location / { try_files $uri

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    鱼眼摄像头和超声波融合感知近场障碍物

    十二个超声波传感器显示为车辆轮廓上的灰色框,后部鱼眼摄像头显示为车辆后部的粉色点,两个符号均未按实际传感器的比例绘制。(b) 对一个示例网格单元和一个示例信号路径进行超声波网格地图填充的示意图。...超声波数据的回波振幅通过插值和角度衰减等方法分布到网格上。为了同步两个不同领域的数据,我们为每个相机图像帧导出一个超声波鸟瞰图,并使用里程表信息来补偿车辆在采集超声波数据和记录鱼眼图像之间的运动。...从后视摄像头捕获的鱼眼图像(第一列和第四列);相应的超声波鸟瞰图显示在第三列和第六列;障碍物的分割蒙版以鸟瞰视角投影可见于第二列和第五列。...障碍物距离:障碍物距离在评估模型在障碍物感知中的精度方面起着关键作用。表V展示了一个涵盖了四个不同障碍物距离的综合度量集。我们的发现表明,在所有测得的参数中,多模态模型在比较上表现更为出色。...然而,考虑到仅使用可见传感器数据训练的模型,它显示出绝对距离误差在1-2米和仅使用超声数据训练的单模态模型中为3-4米的范围。

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    Sentry中的Web指标学习

    这可以是来自文档对象模型 (DOM) 的任何形式,例如图像(images)、SVG 或文本块(text blocks)。视口中最大的像素区域,因此最直观。...CLS 分数代表了破坏性和视觉不稳定转变的程度,而不是使用持续时间来表示此 Web 指标。 使用影响和距离分数计算每个布局偏移分数。影响分数是元素在两个渲染帧之间影响的总可见区域。...首次渲染(FP) 首次渲染 (FP) 测量第一个像素出现在视口中所需的时间,呈现与先前显示内容相比的任何视觉变化。...首次内容绘制 (FCP) 首次内容绘制 (FCP)测量第一个内容在视口中呈现的时间。这可以是来自文档对象模型 (DOM) 的任何形式,例如图像、SVG 或文本块。FCP 经常与首次渲染(FP)重叠。...与使用其他工具(例如 Lighthouse )生成的值相比,值可能会有所不同。 分布直方图 Web 指标直方图显示数据分布,它可以通过揭示异常来帮助您识别和诊断前端性能问题。

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    PHP中跨时区应用的解决方法

    现在有一个跨时区的应用,不同时区登录的用户需要看到自己时区的时间,同时也要能够进行时区的切换,有什么好办法么。...我的项目中使用了Codeigniter这个框架,框架中的date这个helper提供了几个方便的函数,可以用来处理应用中的多时区情况。...用户发布了一个“2010-07-10 18:30:00”的时间,我们不能直接存入数据库,必须先利用local_to_gmt() 转化标准的gmt时间存入数据库,这样才能保证整个系统中的时间保持一致。...这两个函数的细节,其实都是根据时区,然后进行相应的运算得来。计算的时候,也可以考虑夏令时,但是所在时区夏令时的开始和结束时间,则需要自己维护。...codeigniter中提供了一份较为完整的时区列表,timezone_menu() 可以显示一个时区的下拉列表,但是这个列表中的时间不能完全对应到PHP自带的时区显示上,这是PHP本身的问题,不过可以通过下面这个函数

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    模糊眼底图像的校准分割​​​ ​​​

    概述 在医学图像分析的场景中,经常会遇到来自多个临床专家或评估者对于一张图像的不同标注,以期减轻对于模糊图像的诊断错误。...最终层的解码特征经过conv1*1, 再经过一个sigmoid激活函数,生成粗略预测结果P1 阶段2是想对阶段1中的粗略预测结果进行细化处理,其由两个按顺序排列的模块组成 多评估者重构模块(MRM...ConvLSTM是一个强大的循环模型,其可以捕捉特征和不同专业水平之间的相关性,还可以归纳出具有判别力的动态特征。...六位来自不同组织的青光眼专家手动标注了RIGA基准数据集中的视杯和视盘轮廓。数据的划分方式我遵照原论文的设置。 下载好的数据的网盘链接已放置在附件中。...在RIGA数据集上,我复现原论文后得到的以上可视化结果(针对一个样本) 第一行,image: 初始image, 经过数据增强后的image 第二行,阶段1的粗略预测:视盘分割预测,视杯分割预测,两者叠加

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    CI一些优秀实践

    在任何一个公开的站点,error_reporting 应该设置为0 ,最多只能设置为 E_ERROR,数据库设置 db_debug 应该设置为 false,基于其他安全考虑,设置不显示出错信息 ini_set...通过保护你的邮件表单,评论表单,以及其他各种免费用户提交的数据来防止垃圾信息,一个简单的方法是只允许一个IP/User客户端在一分钟之内只能提交一次,一个比较好的方式是使用 Captcha ,CI2中内置了一个...数据库 和 ORM CodeIgniter 有一个自带的库 Active Record 能够帮助你在不使用 SQL 语句的情况下写查询语句。...缓存是一个提高性能的很好的方式,尤其是减少数据库的访问。可以参考网页缓存和数据库缓存,或者在论坛上搜索其他的可选方案,比如 MP_Cache 是作者自己的作品。 3....CodeIgniter的文件结构 cache用以存储缓存文件,codeigniter文件夹包含了CI的基类CI_Base,为了兼容php4和php5,CI_Base有两个版本,其中php4版本的CI_Base

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    -辅助函数

    与CodeIgniter中的大多数其他系统不同,辅助程序不是以面向对象的格式编写的。它们是简单的程序功能。每个助手功能执行一项特定任务,而不依赖于其他功能。...默认情况下,CodeIgniter不会加载帮助程序文件,因此使用帮助程序的第一步是加载它。加载后,它将在您的控制器和 视图中全局可用。...您可以在控制器构造函数中加载帮助程序,以便它们在任何函数中自动可用,也可以在需要它的特定函数中加载帮助程序。 注解 上面的Helper加载方法不会返回值,因此请勿尝试将其分配给变量。...例如,要anchor()在您的一个视图文件中使用该函数创建链接,请执行以下操作: 的就是向现有的助手添加一些功能-可能添加一个或两个功能,或者更改特定助手功能的运行方式-那么用您的版本替换整个助手就太过头了。在这种情况下,最好简单地“扩展”助手。

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    【笔记】《计算机图形学》(8)——图形管线

    这一章是图形学基础渲染流程的核心部分,介绍了图形学中一个由顶点和面构成的模型是如何被着色显示到屏幕上的,大多数内容都是偏向编程流程的介绍,但是理解了这一套管线的运行才能更好的优化自己的图形学程序,一定要牢记于心...这个算法就是绘制直线的基本算法,但是如果每绘制一个像素点都要代入中点到函数里求值的话会很浪费资源,这里利用了像素之间的等距性和函数本身是一个线性函数的特点,对这个计算算法进行了优化。...这种方法需要额外的数据结构支持,其为每个片元上的每个像素都追踪了一个深度值,保存为一张深度图,然后在渲染的时候将片元的深度图叠起来,只保留深度值最小也就是离视平面最近的像素渲染出来。...由于前面说到是数据的连续性与屏幕坐标的离散性之间的冲突,也就是屏幕分辨率有限因而采样精度不足导致了走样,因此如果我们能得到更精细的画面数据然后将其依据某种规则下采样就能得到更准确的像素着色,一般我们用一个矩形滤波器来采样那些精细的数据...,其他两个剔除则在书里简单介绍了一下 视体剔除的与光栅化阶段中的视体裁剪并不一样,视体裁剪目的是精细确定场景中哪些物体不会出现在视体中并防止片元投影之后发生撕裂,而视体剔除是为了减少视体裁剪部分的负担。

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    概述-服务

    Introduction CodeIgniter中的所有类均作为“服务”提供。这仅意味着,要对要调用的类进行硬定义,而不是对要加载的类名称进行硬编码,而是在一个非常简单的配置文件中定义它们。...其他文件,例如模型和库,应将依赖项传递到构造函数中或通过setter方法传递。 方便的功能 提供了两种功能来获得服务。这些功能始终可用。 第一个是service()返回所请求服务的新实例。...这与Services文件中的方法名称始终返回该类的SHARED实例相同,因此多次调用该函数应始终返回同一实例: $logger = service('logger'); 如果创建方法需要其他参数,则可以在服务名称之后传递它们...当您想创建一个提供不同方式创建路由的替代品时,只需创建一个实现以下内容的新类RouterCollectionInterface: class MyRouter implements \CodeIgniter...想象一下,您已经Blog在根目录中创建了一个新目录。这将包含一个带有控制器,模型等的Blog模块,并且您想将某些类作为服务使用。

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    BundledSLAM:一种使用多摄像头的鲁棒视觉SLAM系统

    唯一特征数 = 单眼特征数 + 匹配特征数 为了促进来自不同摄像头的图像特征的集成,我们实现了跨多个摄像头的特征匹配,为每个特征点分配一个唯一的特征ID。...同时,BundledKeyframe 是本地映射和本地闭合的基本操作单元。共视性表示为无向加权图。如果两个 BundledKeyframes 共享相同地图点的观测,则存在一个共视边。...投影后的像素位置表示为 zji,其中 h(·) 是相机的投影函数,nji 是测量噪声。 姿态更新: 对于特定的时间步 k,通过测量来自所有摄像头的数据,计算第一个摄像头 Ck1 的姿态更新。...我们定义了一个成本函数,将所有相机在当前时间步观察到的地图点与其对应的特征点之间的重投影误差加权求和,并利用迭代方法来最小化这个非线性成本函数。接着,我们介绍了我们系统中多相机的投影模型。...此外在查询识别数据库时,计算当前 BundledKeyframe Bi 和其在共视图中的所有邻居的词袋向量之间的相似性,并设置一个阈值得分 smin。

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    前后端分离跨域问题

    一、背景 最近在弄毕业设计啦,采用CodeIgniter4+Vue3来做的,前后端分离项目,首先便是跨域问题。一顿搜索无果后,自己折腾了一个解决方案,希望能帮助到看到这篇文章的你。...二、跨域问题 由于浏览器的 同源策略 限制,使用前后端分离的模式下,前端和后端的域名一般都不是一样的,在我的项目中,前端是使用二级域名,而后端是使用三级域名,此时前后端就不同源了,就产生了跨域问题。...同源即两个页面具有相同的协议(protocol),主机(host)和端口号(port) 下表即我目前遇到的情况 域名 域名级别 框架 前端 example.com 二级域名 Vue3 后端 api.example.com...三级域名 CodeIgniter4 三、解决方法 1.问题 在前端往后端发送请求时,控制台会输出跨域报错,无法拿到数据。...使用 自定义请求头 时,前端(客户端浏览器)会先发出一个OPTIONS请求,来判断是否可用,如果这时候没有进行设置的话,同样也是无法完成跨域的。

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    如何在标准的机器学习流程上玩出新花样?

    在本次机器学习专场中,来自海康威视研究院前研技术部的负责人谢迪为我们带来了题为《How to Explore in Machine Learning Pipeline》(机器学习流程研究)的精彩演讲。...在机器学习时代,AI相关工作都是聚焦于具体的流程,如数据收集、模型训练、模型配置等。AI从业/从事人员众多,但大家做的事情很多都大同小异,这其实可以总结成一个标准的pipeline。...其中包括数据的环节,因为数据并不是现成的,实际上现在人工智能深入发展,对公司来说很大部分的工作还是集中在数据标定上,有了标定的数据之后才能进行训练,最后得到一个模型。...我们可以给定一个标注,输入更多信息量,比如一个人在图中的位置、关键点集合,甚至是一个非常稠密的网格。这是一个信息从少到多的过程,无论信息多复杂,在神经网络下都可以输出你想要的结果。...以行人检测为例,在一个场景中,我们会关心各个尺度的行人,但是神经网络对不同对象比较敏感,我们现在检测的框架是基于边界框的,对于大尺度的行人来说,红框标定行人没有问题,但是小尺度的行人标定存在两个问题,第一个问题是小尺度的对象本身提供的信息非常有限

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    CVPR 2019 | 旷视研究院提出一种行人重识别监督之下的纹理生成网络

    重识别即一种识别和检索人的方法,可作为距离标准衡量不同视角看到的纹理,从而上述第一个问题得到解决;重识别网络可在提取身体特征的同时消除来自姿态与背景信息的干扰,从而解决第二个问题。...图 1:Market-1501 上的纹理生成结果 为展示重识别网络的重要性,旷视研究员对比了重识别损失其它图像生成任务常见的损失函数,实验结果显示,本文模型生成的人体纹理优于其它方法。...重识别的设置与广泛用于图像生成的感知损失类似,在感知损失那里,它使用的是一个在 ImageNet 上预训练的网络。然而,旷视研究院的方法超越了在知觉损失上训练的模型。...实验 对比现有方法 由上可知,重识别在本文模型中发挥了至关重要的作用。研究员把模型同另外两个针对纹理生成任务的损失函数(逐像素 ? 损失、感知损失)进行对比,量化结果如图 5 和表 1 所示。 ?...鸟类纹理生成 本文模型不仅可用于人体纹理生成,还可提取一般物体的纹理。旷视研究员首先在 CUB-200-2011 数据集上训练一个重识别模型,然后用其指导鸟类纹理生成。

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    一文详解ORB-SLAM3

    这样的机制就可以在BA的时候用有共视关系的关键帧,即使两帧在时间相差很远,或者来自原来的建图过程。...这是SLAM在大场景中精度保证的关键。 这是第一个可能对短期、中期、长期数据进行数据关联的视和视觉惯导的系统。...相机模型只需要提供一个从像素传递到投影光线的反投影函数,以便能够使用重定位。...这个方法的关键是:在大多数情况下我们需要验证的信息已经都在地图中了,为了验证位置重识别,我们在active地图中和Ka共视的两个关键帧(共视帧中共视的地图点超过一定的阈值。...利用中期的点关联来更新共视和基本图添加Mm和Ma的连接边。 连接窗口的BA:在连接窗口中把所有来自Mm和Ma中的关键帧进行局部优化。为了保证滑窗中的关键帧数,Mm的共视帧保持固定。

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    领券