OOP의 출현과 함께 그는 캡슐화, 상속 및 기타 모피즘으로 저를 많이 두렵게 했습니다. OOP 소개를 시작하는 데 인기가 있는 이 유형을 사용했습니다. 그들은 단순히 데이터를 함수와 함께 하나의 블록(클래스)에 씁니다. 하지만 그때마다 새로운 용어를 사용하는 것이 유행이라는 사실에 익숙해졌습니다. OOP가 필요할 때 - 아무 문제 없지만, 제 소견으로는 절차적 버전보다 2배는 더 왕성하고 느리기 때문에 최대한 절차적 버전을 관리합니다.
그리고 질문이 생겼습니다. 왜냐하면. 나는 FP와 OOP 및 절차적 옵션 외에 다른 옵션에 대한 의견을 듣고 싶었습니다. 아마도 누군가는 매우 긍정적인 경험을 했을 것입니다. 그리고 너무 무리하지 않고 안정적인 믹스를 사용하는 것이 현명하다고 생각합니다.
OOP에서 제공하는 모든 것을 한 번에 사용하지 않으려고 합니다. 가장 간단한 것부터 시작하여 가장 "맛있는" IMHO를 캡슐화하면 나머지 OOP 기능이 유용할 것입니다.
캡슐화를 사용하면 새로운 사용자 지정 데이터 유형 인 IMHO를 얻을 수 있습니다. 이것은 편리합니다. 절차적 스타일의 새 데이터 유형을 사용할 수도 있습니다.
추신: 생각나는 첫 번째 예는 행렬과 행렬을 사용한 연산입니다. "행렬" 클래스를 만든 후 행렬 작업을 위한 연산을 추가할 수 있습니다. 결과적으로 다음과 같이 작동하는 기성품 구현을 얻게 됩니다. 수학 프로그램 Matlab, R 등에서 P.
Matrix A,B,C;
//.... заполнение данными матриц
C = A + B;
OOP에서 제공하는 모든 것을 한 번에 사용하지 않으려고 합니다. 가장 간단한 것부터 시작하여 가장 "맛있는" IMHO를 캡슐화하면 나머지 OOP 기능이 유용할 것입니다.
캡슐화를 사용하면 새로운 사용자 지정 데이터 유형 인 IMHO를 얻을 수 있습니다. 이것은 편리합니다. 절차적 스타일의 새 데이터 유형을 사용할 수도 있습니다.
추신: 생각나는 첫 번째 예는 행렬과 행렬을 사용한 연산입니다. "행렬" 클래스를 만든 후 행렬 작업을 위한 연산을 추가할 수 있습니다. 결과적으로 다음과 같이 작동하는 기성품 구현을 얻게 됩니다. 수학 프로그램 Matlab, R 등에서 P.
인상은 모든 사람이 줄 사이를 읽고 모두가 다른 것을 가지고 있다는 것입니다) OOP가 더 편리한 곳에서는 메모리와 시간을 절약해야 하는 곳에서 OOP를 사용하고 직접 코딩합니다. 저는 절차를 따릅니다. 나는 방금 기사를 생각해 냈고 어디에 / 무엇이 더 나은지에 대한 의견을 듣고 싶었습니다. 결론 - 나는 내 주소의 다른 것들에 대해 충분히 들었고 프로그래밍에 대해서는 이야기하지 않았습니다. 모든 것이 평소와 같습니다.
인상은 모든 사람이 줄 사이를 읽고 모두가 다른 것을 가지고 있다는 것입니다) OOP가 더 편리한 곳에서는 메모리와 시간을 절약해야 하는 곳에서 OOP를 사용하고 직접 코딩합니다. 저는 절차를 따릅니다. 나는 방금 기사를 생각해 냈고 어디에 / 무엇이 더 나은지에 대한 의견을 듣고 싶었습니다. 결론 - 나는 내 주소의 다른 것들에 대해 충분히 들었고 프로그래밍에 대해서는 이야기하지 않았습니다. 모든 것이 평소와 같습니다.
강력한 AI를 만들기 위해 떠났다고 합니다.
그의 열정으로, 그가 올바른 길을 간다면 그는 매우 훌륭한 전문가가 될 것이라고 생각합니다.
사기를 높이기 전에 2-3 년 더 아프지 않을 것입니다)
강력한 AI를 만들기 위해 떠났다고 합니다.
그가 교육용 데이터 볼륨에 대해 읽었는지 궁금합니다. 같은 장소에서, 좋은 일을 시작하려면 자신만의 작은 클라우드가 있어야 합니다.
예, Google 클러스터 또는 Sberbank와 같은 작은 것)
OOP의 출현과 함께 그는 캡슐화, 상속 및 기타 모피즘으로 저를 많이 두렵게 했습니다. OOP 소개를 시작하는 데 인기가 있는 이 유형을 사용했습니다. 그들은 단순히 데이터를 함수와 함께 하나의 블록(클래스)에 씁니다. 하지만 그때마다 새로운 용어를 사용하는 것이 유행이라는 사실에 익숙해졌습니다. OOP가 필요할 때 - 아무 문제 없지만, 제 소견으로는 절차적 버전보다 2배는 더 왕성하고 느리기 때문에 최대한 절차적 버전을 관리합니다.
그리고 질문이 생겼습니다. 왜냐하면. 나는 FP와 OOP 및 절차적 옵션 외에 다른 옵션에 대한 의견을 듣고 싶었습니다. 아마도 누군가는 매우 긍정적인 경험을 했을 것입니다. 그리고 너무 무리하지 않고 안정적인 믹스를 사용하는 것이 현명하다고 생각합니다.
OOP에서 제공하는 모든 것을 한 번에 사용하지 않으려고 합니다. 가장 간단한 것부터 시작하여 가장 "맛있는" IMHO를 캡슐화하면 나머지 OOP 기능이 유용할 것입니다.
캡슐화를 사용하면 새로운 사용자 지정 데이터 유형 인 IMHO를 얻을 수 있습니다. 이것은 편리합니다. 절차적 스타일의 새 데이터 유형을 사용할 수도 있습니다.
추신: 생각나는 첫 번째 예는 행렬과 행렬을 사용한 연산입니다. "행렬" 클래스를 만든 후 행렬 작업을 위한 연산을 추가할 수 있습니다. 결과적으로 다음과 같이 작동하는 기성품 구현을 얻게 됩니다. 수학 프로그램 Matlab, R 등에서 P.
Matrix A,B,C; //.... заполнение данными матриц C = A + B;그리고 실제 의미는 무엇입니까? )))
행렬 추가 기능 및 일반적으로 python 및 er은 링크가 있는 기능과 명명 규칙, 디렉토리 또는 구성 이름 논리로 구현될 수 있습니다 ...))))
그리고 실제 의미는 무엇입니까? )))
행렬 추가 기능 및 일반적으로 python 및 er은 링크가 있는 기능과 명명 규칙, 디렉토리 또는 구성 이름 논리로 구현될 수 있습니다 ...))))
그건 그렇고, 연속 OOP의 예는 파이썬입니다. 오히려 OOP가 아닌 다른 것이 있다는 것을 아무도 모릅니다.
그리고 실제 의미는 무엇입니까? )))
행렬 추가 기능 및 일반적으로 python 및 er은 링크가 있는 기능과 명명 규칙, 디렉토리 또는 구성 이름 논리로 구현될 수 있습니다 ...))))
질문이 내 예에 대한 것이라면 적어도 구현을 숨깁니다(자신에게도 숨깁니다). 즉, 계산 논리만 작성하면 편리하고 읽기 쉽고 논리적 오류를 피할 수 있습니다.
추신: 거래와 관련하여 주문을 하기 위한 논리가 A + B - C로 작성되는 주문 그리드로 실험을 작성했으며 여전히 수행합니다. 여기서 A, B 및 C는 사전 정의된 매개변수가 있는 주문이므로 매우 편리합니다. 유전 알고리즘 에 사용 - 흥미로운 주제
OOP에서 제공하는 모든 것을 한 번에 사용하지 않으려고 합니다. 가장 간단한 것부터 시작하여 가장 "맛있는" IMHO를 캡슐화하면 나머지 OOP 기능이 유용할 것입니다.
캡슐화를 사용하면 새로운 사용자 지정 데이터 유형 인 IMHO를 얻을 수 있습니다. 이것은 편리합니다. 절차적 스타일의 새 데이터 유형을 사용할 수도 있습니다.
추신: 생각나는 첫 번째 예는 행렬과 행렬을 사용한 연산입니다. "행렬" 클래스를 만든 후 행렬 작업을 위한 연산을 추가할 수 있습니다. 결과적으로 다음과 같이 작동하는 기성품 구현을 얻게 됩니다. 수학 프로그램 Matlab, R 등에서 P.
인상은 모든 사람이 줄 사이를 읽고 모두가 다른 것을 가지고 있다는 것입니다) OOP가 더 편리한 곳에서는 메모리와 시간을 절약해야 하는 곳에서 OOP를 사용하고 직접 코딩합니다. 저는 절차를 따릅니다. 나는 방금 기사를 생각해 냈고 어디에 / 무엇이 더 나은지에 대한 의견을 듣고 싶었습니다. 결론 - 나는 내 주소의 다른 것들에 대해 충분히 들었고 프로그래밍에 대해서는 이야기하지 않았습니다. 모든 것이 평소와 같습니다.
인상은 모든 사람이 줄 사이를 읽고 모두가 다른 것을 가지고 있다는 것입니다) OOP가 더 편리한 곳에서는 메모리와 시간을 절약해야 하는 곳에서 OOP를 사용하고 직접 코딩합니다. 저는 절차를 따릅니다. 나는 방금 기사를 생각해 냈고 어디에 / 무엇이 더 나은지에 대한 의견을 듣고 싶었습니다. 결론 - 나는 내 주소의 다른 것들에 대해 충분히 들었고 프로그래밍에 대해서는 이야기하지 않았습니다. 모든 것이 평소와 같습니다.
이것은 Peter가 아닙니다. 그는 훨씬 젊습니다.
그건 그렇고, 연속 OOP의 예는 파이썬입니다. 오히려 OOP가 아닌 다른 것이 있다는 것을 아무도 모릅니다.
캡슐화는 이름의 자유를 제공합니다. 그리고 이 문제가 이름의 논리로 해결된다면. 이것은 물론 비용이 많이 듭니다. 그런 다음 Python은 함수에 작성할 수 있습니다. 그러나 그것은 시장 솔루션이 될 수 없습니다. 하지만 가능합니다.