53、Python面向对象编程入门:从概念到实践

Python面向对象编程入门:从概念到实践

1. 面向对象编程(OOP)概述

在Python的世界里,面向对象编程(OOP)是一种强大的编程范式,其核心在于代码复用。通过编写子类来填补预期的一两个方法,高层的框架类会为我们完成大部分工作。在OOP的编程模式中,我们可以通过编写自己的子类来组合和定制已经调试好的代码。

1.1 OOP的主要要点

  • 代码复用 :将代码进行分解,以最小化冗余,通过定制现有代码而非直接修改或从头开始编写来进行编程。
  • 继承搜索 :OOP主要涉及在链接对象树中查找属性,这个过程称为继承搜索。对象树底部的对象会从其上方的对象继承属性,这一特性使我们能够通过定制代码而非更改或从头开始编写来进行编程,从而显著缩短开发时间。

1.2 常见问题解答

问题 答案
Python中OOP的主要要点是什么? OOP是关于代码复用,通过分解代码减少冗余,定制现有代码而非修改或从头开始。
继承搜索在哪里查找属性? 首先在实例对象中查找,然后是实例所属的类,接着是所有更高层的超类,从对象树的顶部到底部,默认从左到右进行搜索,找到属性后停止。
类对象和实例对象有什么区别
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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