Python类与对象编程实例解析

python入门:面向对象编程——类与对象深度解析 面向对象编程(OOP)是Python的核心编程范式,通过类与对象的组织方式,能够高效管理复杂程序。本文将深入解析类与对象的核心机制,涵盖继承、多态、魔术方法等关键概念,助你写出更优雅、可维护的代码。"""学生类"""# 类属性(所有实例共享)school = "清华大学"# 初始化方法(构造函数)self.name = name # 实例属性# 实例方法print(f"{self.name}正在学习{course}")# 实例化对象stu1 = Student("张三", 20) 阅读详情

73、编写代码实现存储科学名称,使用类创建一个对象并输出科学名称

以下是一个Python示例代码,使用类来存储科学名称,并创建对象输出该名称:

class ScienceName:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def get_name(self):
        return self.name

# 创建对象
science = ScienceName("天文学")

# 输出科学名称
print(science.get_name())

上述代码定义了一个 ScienceName 类,在初始化时传入科学名称并存储。创建对象后,调用 get_name 方法输出科学名称。

74、编写一个 Python 类来表示蝴蝶,该类可以存储蝴蝶的分类信息(界、门、纲、目、科、属、种)和通用名称。创建一个蝴蝶对象,先输出其分类信息,然后添加通用名称,最后输出包含通用名称的对象信息。

以下是一个使用 Python 语言实现的示例代码:

# 定义蝴蝶类
class Butterfly:
    def __init__(self, kingdom, phylum, class_, order, family, genus, species):
        self.kingdom = kingdom
        self.phylum = phylum
        self.class_ = class_
        self.order = order
        self.family = family
        self.genus = genus
        self.species = species
        self.common_name = None

    # 输出分类信息
    def print_classification(self):
        print(f"分类信息:界: {self.kingdom} 门: {self.phylum} 纲: {self.class_} 目: {self.order} 科: {self.family} 属: {self.genus} 种: {self.species}")

    # 输出包含通用名称的信息
    def print_info_with_common_name(self):
        if self.common_name:
            print(f"通用名称: {self.common_name}")
            self.print_classification()
        else:
            print("还未添加通用名称。")

# 创建蝴蝶对象
butterfly = Butterfly("动物界", "节肢动物门", "昆虫纲", "鳞翅目", "粉蝶科", "粉蝶属", "菜粉蝶")

# 输出分类信息
butterfly.print_classification()

# 添加通用名称
butterfly.common_name = "菜粉蝶"

# 输出包含通用名称的信息
butterfly.print_info_with_common_name()

这段代码定义了一个 Butterfly 类,用于表示蝴蝶对象。在类的 __init__ 方法中初始化了蝴蝶的分类信息, print_classification 方法用于输出分类信息, print_info_with_common_name 方法用于输出包含通用名称的信息。在主程序中,创建了一个蝴蝶对象,先输出分类信息,然后添加通用名称,最后输出包含通用名称的信息。

75、修改Lepidoptera角色,添加一个根据属和种构造字符串的方法,创建蝴蝶对象并调用该方法输出二项式名称

在Lepidoptera角色中添加`binomial-name`方法来构造二项式名称。示例代码如下:

```perl6
role Lepidoptera {
    has $.kingdom = 'Animalia';
    has $.phylum = 'Arthropoda';
    has $.class = 'Insecta';
    has $.order = 'Lepidoptera';
    has $.family is rw;
    has $.genus is rw;
    has $.species is rw;
    method binomial-name() {
        "$!genus $!species"
    }
}
role CommonName {
    has $.common-name is rw;
}
class Butterfly does Lepidoptera does CommonName {}
my $butterfly = Butterfly.new(:family('Nymphalidae'), :genus('Hamadryas'), :species('perlicus'));
put $butterfly.binomial-name();

运行上述代码,将输出二项式名称:Hamadryas perlicus


##76、编写一个程序,判断1到10之间的数是否为质数并输出结果
以下是使用Python语言实现的程序:

```python
for num in range(1, 11):
    if num < 
Python面向对象编程:类、对象与实例方法的深度解析 本文介绍了Python面向对象编程(OOP)的核心概念。重点讲解了类的定义、对象的实例化以及实例方法的使用。通过Car类的实例,展示了如何定义类属性、实例属性和方法,并详细说明了实例方法中self参数的作用。文章还区分了类属性与实例属性的不同,类属性由所有实例共享,而实例属性是对象独有的。掌握这些OOP基础知识对编写结构清晰、可维护的Python代码至关重要,也为学习继承、多态等高级特性打下基础。 阅读详情

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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")

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

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