摘：装饰器@property @setter

最新推荐文章于 2025-01-07 15:53:11 发布
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Python中的@property装饰器：深入理解与应用
windowshht的博客
06-28 1297
然而，有时候我们可能希望在访问或修改属性时执行一些额外的操作，比如验证输入值、触发其他方法或记录状态变化等。装饰器时，我们应该注意保持属性名称的一致性、控制属性的可见性和可修改性，并避免过度使用它。装饰器的方法，就可以像访问普通属性一样访问它们，而不需要在方法名后加上括号。装饰器是Python中一个非常有用的工具，它允许我们将方法作为属性来访问，从而提供了更好的封装性、可读性和可维护性。装饰器是一个强大的工具，它允许我们将方法作为属性来访问，使得代码更加简洁、清晰，并提供了更好的封装性。
python系列【仅供参考】：python方法 @classmethod, @staticmethod, @property
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weixin_54626591的博客
05-26 397
python方法 @classmethod, @staticmethod, @property
python数据处理
hewj_python的博客
06-09 1324
csv数据处理csv表示”Comma-Separated Values(逗号分隔的值)”，csv文件时简化的电子表格，保存为纯文本文件。python中解析csv文件可以使用csv模块。注意：csv是文本文件，通过打开文件的操作，将其内容读入一个字符串，然后通过字符串的split()方法处理每行文本取得值。需要注意csv文件中也有自己的转义字符，允许逗号或者其他字符作为值的一部分，split()方法...
学习打电话
enLaS_HJW的专栏
04-22 972
    有些事情看起来真的很简单，往往都是一个电话就能解决的问题，有时候烦热让我们搞的复杂化了。如果遇到了自己不知道的，不会的，需要寻求帮助的，拿起电话吧。看看人家社会工程师，往往是一个电话就能就觉很多问题，而我们还在百度，google，真的没有必要。因此我要学习打电话，使用电话来为我服务。电话的另一边并不知道我是谁，也并没有讲过我长的什么样子，他对我的第一印象完全来自于电话，打好电话，自己就会成
【2021-2022 春学期】人工智能-作业6：CNN实现XO识别
Notebook
05-10 1773
卷积神经网路 Convolutional Neural Networks · 資料科學・機器・人 (mcknote.com) 数据集 Convolutional Neural Networks with Matlab, Caffe and TensorFlow — Optophysiology (uni-freiburg.de) 构建模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__in...
西储大学轴承数据集mat转excel代码python
weixin_64651338的博客
04-15 399
mat转excel代码python
Pathlib使用简单教程
dddeee的专栏
07-15 3757
文章目录pathlib -- 面向对像的文件系统路径1、python常规路径处理中的问题2、填加并创建新的路径3、创建文件夹和文件重命名4、列举文件夹下特定文件类型5、打开多个文件并读取内容5、pathlib模块分析5.1 运算符5.2 属性和方法5.2.1 Path.parts5.2.2 Path.parents & Path.parent5.2.3 Path.name5.2.3 Path.suffixes & Path.suffix5.2.4 Path.stem5.2.5 Path.jo
@property装饰器
小小老大MUTA的博客
01-07 1233
@property装饰器解释与用法
Python编程：深入理解@property装饰器
在Python编程中，`@property`装饰器是一种特殊的方法，用于将类中的方法转换为属性，这样可以方便地控制对类中成员变量的访问，同时提供了更面向对象的语法。通过使用`@property`，我们可以实现类似于Java中的getter...
【python 语法】内置装饰器-@property
qq_43298381的博客
10-13 713
property是 Python 面向对象编程中一个非常有用的工具，它通过装饰器机制，提供了一种优雅的方式来管理类的属性访问和修改，增强了代码的封装性和可维护性。
Python中zip()与zip(*)的使用与区别
weixin_38410551的博客
06-24 881
转载链接： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44457194/article/details/88171445
【算法导论】合并排序法
青峰碧陋室
06-08 2244
分治法：将原问题划分为n个规模较小而结构与原问题相似的子问题；递归地解决这些子问题，然后再合并其结果，就得到了原问题的解。分治法在每一个递归上都有三个步骤：分解、解决、合并。而在本文中的合并排序法正是运用了这种分而治之的策略：把一个n个元素的数组先分成两个数组，然后继续分下去，知道分成n个数组；然后将其逐一合并排序，最终得到排列好了的数组。下面我们首先看一看合并排序了原理框图：（图中黑色部分看不见
机器学习中交叉熵cross entropy是什么，怎么计算？
Kenn7的博客
11-20 1877
项目背景：人体动作识别（分类），CNN或者RNN网络，softmax分类输出，输出为one-hot型标签。 loss可以理解为预测输出pred与实际输出Y之间的差距，其中pred和Y均为one-hot型。 计算loss的意义在于为接下来的optimizer提供优化的指标，即optimizer优化的目的为最小化loss。 在使用softmax层进行分类时，loss一般使用交叉熵cross_en...
【Python】-使用loss遇到的维度不一致等问题解决
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
07-15 1833
目录 1、简介 2、解决 3、参考 1、简介 最近在看各种Loss对实验结果的影响，但是发现使用的时候回出现一些些问题，于是开始解决。另外关于CE-loss公式推导理解 2、解决 BCE2分类举例 ## 下面是 Sigmoid 二分类模型 import torch import torch.nn as nn model = nn.Sequential( nn.Linear(10, 1), ## 二分类 nn.Sigmoid() ) criterion = nn.B
汽车驱动力及发动机转矩曲线在python中拟合
weixin_47477723的博客
03-19 2290
确定汽车的动力性就必须掌握沿汽车行驶方向的作用于汽车的各种外力，即驱动力和行驶阻力，今天我们一起学习一下汽车的驱动力。 汽车的驱动力是由汽车发动机产生的转矩，经由传动系传至驱动轮上产生的。汽车行驶时，作用于驱动轮上的转矩产生一个对地面的圆周力，地面对驱动轮的反作用力即是驱动汽车的外力，称为汽车的驱动力，如下图所示。 公式中，为作用于驱动轮的转矩，r为车轮半径。 作用于驱动轮上的转矩是由发动机产生的转矩经传动系传至驱动轮的，所以可以得到 公式中表示发动机转矩，表示变速器的传动比，表示主减速器的传动比，表示传动
matplotlib在目标检测中绘制bbox的统一流程
qq_36302589的博客
05-21 4868
嗯 感觉这块可能以后写检测算法都会用，就总结一下其中一些的API加深记忆吧。 目标检测中，我们一般是这样做的，我们定义的NMS方法一般是针对整个batch的，所以对于test集中每个batch的pred经过NMS后会得到这个batch最终的result了，一般是一个list 每个index对应一个(N,7)维的tensor，其中7就是4个坐标 置信度 最大class分数，最大class index（置信度可有可无，但一般都是这些信息）。然后我们要做的就是遍历batch的每一个img，根据每个img的这个N
红外和可见光融合：Py实现A Contour Angle Orientation for Power Equipment Infrared and Visible Image Registration
郝久武的博客
12-14 2782
代码请到github：（注意：得到转换矩阵M后，最后mosaic模块没有实现）GitHub - uestchjw/Python-implement-of-A_Contour_Angle_Orientation_for_Power_Equipment_Infrared_and_Visible_Image_Regi:
红外与可见光融合算法——TIF介绍及python和MATLAB代码实现
热门推荐
jayandchuxu的专栏
12-11 1万+
本文参考知乎上一位大神 “冲上云霄” 的文章 融合算法一—TIF 作者在知乎上详细介绍了近年来常见的十几种融合算法，很有参考意义。 另外，知乎上 张星辰 对融合算法的整理，以及提出来的参考标准 VIFB: 一个可见光与红外图像融合Benchmark 可以多了解一下。 1 算法的核心思想 根据介绍，TIF算法是将图像分成基础层和细节层，之后再按加权相加。 基础层，就是将图像进行均值滤波（文中用的是35），均值滤波后的图像就是基础层，原图减去基础层就是细节层。 基础层的权重是0.5，细节层的权重计算，具体如下：
实测：nn.CrossEntropyLoss()多维输出 + 权重分配
郝久武的博客
02-28 7696
pytorch版本：1.10.0 问题描述： 我有长度为14万的频域序列数据若干，要对每条序列进行异常检测。我将每个长序列划分为多个短序列，每个短序列长度为1000，即140000 = 140×1000，Model输出是140个值，即将序列检测问题转换为时间序列分类问题。 因此，我的模型输出（输入给loss函数）为16×140×2，对140个短序列作二分类，loss使用nn.CrossEntropyLoss()，多维输出。 官方文档定义为： 为简单起见，我的测试代码如下所示： 输入input
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