首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Go:组合与继承,为什么选择组合

    在这篇文章中,我们将专注于Go语言中的一种重要特性:使用组合而不是继承。我们将探讨这种设计的背景和优点,并对比组合和继承的差异。 Go语言的设计哲学 Go语言的设计理念强调简洁性和可用性。...在这种设计理念下,Go选择了组合(composition)作为其核心的代码复用机制,而不是继承(inheritance)。...组合的优点 相对于继承,组合提供了一个更为灵活、强大的代码复用机制。组合模型中,一个对象(称为复合对象)可以包含另一个对象(称为组件对象),复合对象可以使用组件对象的行为。...Go语言中的组合 在Go语言中,我们可以通过嵌入(embedding)来实现组合。嵌入允许我们将一个类型(通常是结构体)包含在另一个类型中,而无需创建新的字段。...尽管组合不能完全替代继承,在所有的场景下,但在许多情况下,组合是一个优于继承的选择。

    62140

    为什么组合优于继承?

    组合,涉及使用其他对象作为组件来构建对象。类不是继承属性和行为,而是使用其他类的实例来实现其功能。它建立了“有”关系。例如,“Car”类可以具有“Engine”类和“Wheel”类的组合。...工厂模式组合(1)促进低耦合,通过允许通过合成组合和自定义对象来提供更大的灵活性。(2)允许在不影响主类的情况下修改组件,从而简化更新。(3)通过“有”关系,促进组件聚合复杂对象的创建。...装饰者模式、策略模式在面向对象编程中,组合通常被认为优于继承,这主要是因为组合提供了一种更为灵活和可维护的方式来构建和扩展类的功能。代码复用与扩展性。...为什么Go、Rust等新兴语言舍弃了继承特性Go和Rust等新兴语言选择直接支持传统面向对象编程(OOP)中的继承特性,而是采用了其他机制来实现代码复用和扩展性,这主要是基于以下几个原因:简洁性:Go...在许多情况下,继承和组合的平衡组合可能是最佳解决方案。

    32530

    小米为什么要“抛弃”米?

    那我们今天就来聊聊米,还是从独立这件事说起,小米将米独立了出去,好好的孩子怎么不要了呢?...所以米独立也是必然的。这是个不错的选择,对两者都有好处。 小米可以放开手去探索,米也可以出自己的高端。 问题就是,独立之后,米如何做产品?除了性价比方面的口碑,还有什么优势呢?...对小米品牌来说,从米13年首发至今,小米的品牌价值就一直被米影响着,虽说品牌价值不是由最廉价的型号决定的。...这里也有一个问题,这次把米独立出去,小米在销量上会不会有影响。毕竟米占小米的出货量还是不少的。...实质上米占小米的出货量会再补回来,米本身的比重也会下降。 ? 然而说那么多,如果现在从这次产品的发布来看,效果还是不错的。

    65720

    为什么抖音网城市都在西部?

    我们尝试将东、西部城市的网程度与文化软实力进行比对,尝试回答这样的问题,西部网城市真的就更有文化特色吗?光鲜的面子背后,城市的里子是否同样具有吸引力呢? 01 东部真的没有“城设”吗?...先来看看,以抖音为例,东部城市与西部城市的网度差距到底有多大。 这……几乎可以用悬殊来形容了。...我们根据主要城市的数据表现计算画出了回归趋势线,一个城市的“网”程度跟文化软实力大致正相关。再对城市表现进行细分,趋势线上方的城市,文化表现优于网程度,下方的城市则相反。 ?...04 西部城市确实在努力搞文化,但“网”就是一座城市的目的地吗 更进一步,不管是城市文化硬实力与软实力建设,还是城市形象的推广打造,有历史积淀的因素在,但也离不开当地政府真金白银的投入——这可能是网城市在西部的深层次原因...这样的走红,短期内带来了更多游客和年轻人,但看看不断被厌倦甚至收获大量差评的各种网品牌,成为网可能只是一个开始。 想要长久地留住人并实现增长,还是得看城市与产业发展的硬核实力。

    45930

    DataTalk:为什么特征组合后效果更好?

    0x00 前言 关于特征组合的一个问题,回答的内容十分精彩。 0x01 讨论 问题: 为什么特征组合之后效果更好、更容易线性可分,应该怎么理解呢? 回答: 这是一个空间变换的问题!...特征组合增强了特征的表达能力,基本等价于说高维空间比低维空间更有表达力。...0x02 补充 补充一些自己对于特征组合的理解,首先,特征组合比较容易出现在 LR 这种线性模型中,因为线性模型对于非线性关系缺乏准确刻画,特征组合正好可以加入非线性表达,增强模型的表达能力。...那么,为什么特征组合效果更好,前面是从空间变换的角度来解释,这里在举个例子来说明。 假设我们要预测一个人的工资水平,现在有两个变量:x1代表职业,x2代表工作年限。...,我们的线性模型很难得到好的结果的,这时候就需要对x1和x2做一些特征组合来增加线性模型的表现力。

    85460
    领券