类与对象

类即类别、种类,是面向对象设计最重要的概念,对象是特征与技能的结合体,而类则是一系列对象相似的特征与技能的结合体

那么问题来了,先有的一个个具体存在的对象(比如一个具体存在的人),还是先有的人类这个概念,这个问题需要分两种情况去看

在现实世界中:先有对象,再有类

在程序中:务必保证先定义类,后产生对象

这与函数的使用是类似的,先定义函数,后调用函数,类也是一样的,在程序中需要先定义类,后调用类

不一样的是,调用函数会执行函数体代码返回的是函数体执行的结果,而调用类会产生对象,返回的是对象

创建类

使用 class 语句来创建一个新类,class 之后为类的名称并以冒号结尾:

class ClassName:
   '类的帮助信息'   #类文档字符串
   class_suite  #类体

类的帮助信息可以通过ClassName.__doc__查看。

class_suite 由类成员,方法,数据属性组成。

实例

以下是一个简单的 Python 类的例子:

实例

class Employee: '所有员工的基类'

empCount = 0

def __init__(self, name, salary):

self.name = name

self.salary = salary

Employee.empCount += 1

def displayCount(self): print "Total Employee %d" % Employee.

empCount def displayEmployee(self):

print "Name : ", self.name, ", Salary: ", self.salary

  • empCount 变量是一个类变量,它的值将在这个类的所有实例之间共享。你可以在内部类或外部类使用 Employee.empCount 访问。

  • 第一种方法__init__()方法是一种特殊的方法,被称为类的构造函数或初始化方法,当创建了这个类的实例时就会调用该方法

  • self 代表类的实例,self 在定义类的方法时是必须有的,虽然在调用时不必传入相应的参数。

self代表类的实例,而非类

类的方法与普通的函数只有一个特别的区别——它们必须有一个额外的第一个参数名称, 按照惯例它的名称是 self。

class Test: def prt(self): print(self) print(self.__class__) t = Test() t.prt()

以上实例执行结果为:

<__main__.Test instance at 0x10d066878>
__main__.Test

从执行结果可以很明显的看出,self 代表的是类的实例,代表当前对象的地址,而 self.class 则指向类。

self 不是 python 关键字,我们把他换成 runoob 也是可以正常执行的:

实例

class Test: def prt(runoob): print(runoob) print(runoob.__class__) t = Test() t.prt()

以上实例执行结果为:

<__main__.Test instance at 0x10d066878>
__main__.Test
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战解决方案。
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