PYTHON视屏笔记

本文详细介绍了Python中类与对象的基本概念,包括类的定义、实例化过程以及类与对象的关系。同时,还探讨了方法与函数的区别,并给出了一些实用的编程建议。

建议类的名字用首字母大写的方式连接;

实例化类;

类的定义的实例:

clasee Student():

    name =''

    age=0

    def print_file(self):#即使在类中不需要定义任何一个参数,都要在这里写self

        print('name:' + self.name)#name必须跟在self之后

        print('age:'+ str(self.age))

student = Student()#不需要用new

student.print_file()

类只负责描述,不会负责执行代码。不要在类的内部去实例化这个类或者调用类本身的函数。

建议一个模块只写类,对类的使用放到另外的模块。这只是一个非常好的建议,否则会让结构看起来很松散。

方法和函数的区别:

C,C++   函数,程序运行、过程式的一种称谓

java,C#  方法,是面向对象中的设计层面的概念

在python中,在类中可以称作是方法,在模块中调用时可以称作是函数。

变量:

在类中称作数据成员,在模块中可以称作是变量。

类和对象的关系:

类是现实世界或思维世界中的实体在计算机中的反映,它将数据以及这些数据上的操作封装在一起。

(变量是数据,操作是方法。特征是变量,行为是方法。行为与特征,设计类是一门艺术。)

当类被实例化以后,它就变成一个具体的对象。类就像一个模板一样,通过这个模板,我们可以得到很多对象。

可以通过传递各种各样的特征值,得到不同的对象。

类的实例化(用模板来创建对象):












源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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