python学习科普--函数及方法的调用

全网首创Python中医药科普图片文字自动剪辑第1版 用 AI 托管量产原创科普类短视频,没错1个月能做10000个。你没看错1个月做1万个科普短视频,其他编程语言和工具能不能做我不知道,但是用Python的模块是可以做到的。19年我还在学校的时候领导安排让我用pr做一个中医药的药材的科普短视频,那个玩意我实在搞不来,后来用爬虫抓了一下中医药网的中药材数据,发现数据都是固定的格式,既然是重复的工作那么用 Python 脚本就应该能批量生产了。 阅读详情

python学习科普--函数及方法的调用

问题:
1、在类A里面写一个方法A:随机给出一组整数(list之类),将之求和
2、在类B里面继承类A,并将类A里的方法A重写为:根据求和结果,返回“和是奇数”“和是偶数”

  • one.py
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import random

#方法一:直接给出随机字符串
class TestSum:
    def get_sum(self):
        r = random.sample(range(0,100),10)     #使用random随机库获取到0~100区间内随机10位整数
        print(r)
        s = 0
        for num in range(0,len(r)):     #对所有随机数进行求和,len(r)获得随机列表的元素个数
            s = s + int(r[num])      #r[num]读取列表中第num位元素的值
        else:
            print("列表元素之和为:", s)
        return sum

if __name__ == '__main__':
    TestSum().get_sum()     #执行上面TestSum类下的方法get_sum

#方法二:手动输入一串数字,有个缺点是不能识别输入的是两位数,12会存储成['1','2']
class TestSum(object):

    def get_sum(self):
        list = []
        enter = input("请输入一串随机数:")     
        list.extend(enter)      #将手动输入的值添加进list列表中,单个字符分开存储,例如输入的是:123存储到list中就是:['1', '2', '3']
        print(list)
        sum = 0
        for num in range(0,len(enter)):
            sum = sum + int(list[num])
        else:
            print("列表元素之和为:", sum)
        return sum

if __name__ == '__main__':
    TestSum.get_sum()

#方法三:手动输入想输入几个元素就输入几个(优化后)
class TestSum(object):
    def get_sum(self):
        list = []
        n = input("请问你想输入几个数:")     #先判断你想输入几个数字
        i = 0
        while i < int(n):
            num = input("请输入:")      #根据上面的判断,循环输入n次数字
            list.insert(i,num)       #将输入的数字分别插入到list当中
            i +=1
            print(list)

        else:
            sum = 0
            for num in range(0,len(list)):       #上面循环结束后,这里将存储到list当中的数字累加起来
                sum = sum + int(list[num])
            else:
                print("列表元素之和为:", sum)
            return sum

if __name__ == '__main__':
    x = TestSum().get_sum()

#方法四:自己传入一个数组[]进行计算
class TestSum(object):
    def __init__(self, v):    # 类似于c++中的默认构造函数,只有一个self,指的是实例的本身,但是在方法的类部,包含一个属性:v。它允许定义一个空的结构,当新数据来时,可以直接添加。实例化时,需要实例化之后,再进行赋值。
        self.v = v

    def get_sum(self):
        list = self.v
        print(list)
        sum = 0
        for num in range(0, len(list)):
            sum = sum + int(list[num])
        else:
            print("列表元素之和为:", sum)
        return sum

if __name__ == '__main__':
    x = TestSum([1, 2, 4]).get_sum()     #这里v=[1, 2, 4]
  • two.py

如果大家对于学习Python有任何问题,学习方法,学习路线,如何学习有效率的问题,可以随时来咨询我,或者缺少系统学习资料的,我做这行年头比较久,自认为还是比较有经验的,可以帮助大家提出建设性建议,这是我的Python交流qun:785128166,有任何问题可以随时来咨询我。
 

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
from vivid.homework.one_day.one import TestSum      #从one.py文件中直接引入类:TestSum 

class TestType(object):
    def get_type(self):
        s = TestSum().get_sum()      #直接调用one.py文件中的get_sum()方法,并赋值给s
        print("{0}".format(s))    #format相当于以前的占位符:%s、%d;{0}表示取format中的第一位变量或常量;例如:print("{1},{0}".format(a,b))
        a = int(s) 
        if (a % 2) == 0:
            print("和是偶数")
        else:
            print("和是奇数")

if __name__ == '__main__':
    TestType().get_type()

#针对one.py文件最后一个实例
class TestType(object):
    def get_type(self):
        s = TestSum([1, 2, 4]).get_sum()
        print("{0}".format(s))
        if (s % 2) == 0:
            print("和是偶数")
        else:
            print("和是奇数")

if __name__ == '__main__':
    TestType().get_type()
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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2548Python基于django的可视化人工智能科普平台 结合AI模型智能回复

本文介绍了一个基于Python和Django框架开发的可视化人工智能科普平台。系统采用B/S架构,前端使用Vue.js,后端采用Python+Django,数据库选用MySQL,实现了知识分类、科普文章、学习记录、论坛交流等核心功能模块。平台通过图形化界面直观展示人工智能的基本概念、技术原理和应用场景,旨在提升公众对AI技术的认知水平。系统设计注重性能优化和安全防护,采用面向对象编程方法和MVC模式开发,具有良好的可扩展性和易维护性。项目展示了完整的系统界面和关键技术实现,为人工智能科普教育提供了有效的数字

z459382737的博客 946

学得会、做得出、能展示!03757+基于Python的网络安全科普学习系统的设计与实现 全套资料打包送,学习更高效!

本研究经过深入调研分析网络安全科普的现状和用户需求,采用面向对象的开发方法,应用Django作为后端框架实现后端业务逻辑,配合MySQL数据库实现数据的高效管理和安全传输储存,实现了系统用户、实验模拟管理、教程案例管理、学习记录管理、系统管理、网站公告管理、资源管理、交流管理等多元丰富的功能,最终构建和部署了一个功能完善且易于使用的网络安全科普学习系统。通过系统测试与用户反馈,证明该系统具备良好的稳定性和可扩展性,能够有效地支持用户进行网络安全知识的学习和实践,提升用户的网络安全意识和防御能力。

BS53804的博客 1047

2025毕设python中医药科普平台设计与实现程序+论文

本选题将以Python技术为支撑,构建中医药科普平台为研究情景,重点分析和研究各系统功能的整合与优化问题,探寻构建高效中医药科普平台的机制,提出对策建议,为后续更加深入的研究提供基础。本选题研究将深入剖析Python技术在中医药科普平台构建中的应用原理,对系统功能模块(用户、医师、科普文章、消息通知等)的整合进行理论分析,为相关平台的开发提供理论基础,有助于完善信息技术在中医药科普领域应用的理论体系。2024年05月:修改论文,完成定稿,软件功能全部实现、测试、界面美化,上交论文资料,参加答辩。

゛赵学长程序设计 1155
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测试小小小
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