面向对象编程

PHP语言的面向对象编程 面向对象编程是一种通过“对象”来组织代码的编程范式。与传统的过程式编程不同,OOP注重将数据与操作数据的函数封装在一起,从而提高代码的可重用性、可维护性和可扩展性。类(Class):类是创建对象的蓝图或模板,它定义了对象的属性和行为。对象(Object):对象是类的实例,通过类来创建,具有类定义的属性和行为。封装(Encapsulation):通过封装,将对象的内部状态保护起来,外部只能通过公共方法访问或修改这些状态。继承(Inheritance) 阅读详情

面向对象的编程

类的定义:

class 类名(父类名)

调用类:

类名()

<对其进行实例化对象的过程>

***封装特性***

#定义一个水果类
class Fruit(object):
    #构造函数<实例化对象时自动调用的函数>
    def __init__(self,name,color,price):
        #把对象和属性进行绑定
        self.name=name
        self.color=color
        self.price=price
    #在类里构造的函数称为方法
    def eat(self):
        print('%s味道是甜的'%self.name)


a=Fruit('apple','red','5yuan')
print(a.price)
print(a.name)
print(a.color)
a.eat()



***继承特性***

#定义一个水果类
class Fruit(object):
    def __init__(self,name,color,price):
        self.name=name
        self.color=color
        self.price=price
    def eat(self):
        print('%s味道是甜的'%self.name)


#定义另一个便宜的水果类
class Cheapfruit(Fruit):
    def __init__(self,name,color,price,count):
        #对父类属性的继承
        super(Cheapfruit, self).__init__(name,color,price)
        self.count=count

a=Cheapfruit('apple','red','5yuan',5)
print(a.color)
print(a.count)
a.eat()#子类没有的函数,子动调用父类的函数,子类有的函数优先调用子类的函数



类的多继承:

>新式类(python3)

在某一类存在多个父类的情况下:采用广度优先的原则进行函数的调用

>经典类(python2)

采用深度优先的原则


类的私有属性:

只有该类对该属性有访问和修改的权限


***类的基础练习***

游戏规则:
    1. 游戏背景为10*10;
    2. 游戏会自动生成1个乌龟和10条鱼;
    3. 它们移动方向随机;
    4. 乌龟最大移动能力为2; [-2,-1,1,2]
    5. 鱼最大移动能力为1; [-1,1]
    6. 当移动到场景边界, 自动反方向移动;
    7. 乌龟初始化体能为100<200为上限>;每移动一次消耗体能1;
    8. 当乌龟和鱼的坐标重合, 代表乌龟吃掉鱼, 体能增加20;

    9. 乌龟无体力或者鱼吃光, 游戏结束;


import random


class Base(object):
    def __init__(self):
        self.x = random.randint(0, 9)
        self.y = random.randint(0, 9)

    def is_vaild(self, point):
        if point < 0:
            return 0 - point
        elif point > 9:
            return 9 - (point - 9)
        return point


class Turtle(Base):
    def __init__(self):
        super(Turtle, self).__init__()
        self.power = 100

    def move(self):
        move_skill = [-1, 1, 0, -2, 2]
        new_x = self.x + random.choice(move_skill)
        new_y = self.y + random.choice(move_skill)
        self.x = self.is_vaild(new_x)
        self.y = self.is_vaild(new_y)

        self.power -= 1

    def eat(self):
        self.power += 20
        if self.power >= 200:
            self.power = 200


class Fish(Base):
    def move(self):
        move_skill = [0, 1, -1]
        new_x = self.x + random.choice(move_skill)
        new_y = self.y + random.choice(move_skill)
        self.x = self.is_vaild(new_x)
        self.y = self.is_vaild(new_y)


def main():
    T = Turtle()
    F = [Fish() for i in range(10)]
    while 1:
        if T.power == 0:
            print('乌龟累死了!Game Over!')
            break
        elif F == []:
            print('鱼被吃光了!Game Over!')
            break
        else:
            T.move()
            for fish in F:
                fish.move()
                if fish.x == T.x and fish.y == T.y:
                    T.eat()
                    F.remove(fish)
                    print('一条鱼被吃掉!')
                    print('乌龟剩余体力:%s' % T.power)


if __name__ == '__main__':
    main()



魔术方法


***构造函数,析构函数,__str__***

class house(object):
    #__init__是在实例化对象开始时自动调用的函数
    def __init__(self,high,width,length):
        self.high=high
        self.width=width
        self.length=length
    #__str__是在实例化对象时调用的函数
    def __str__(self):
        return '高:{d.high} 宽:{d.width} 长:{d.length}'.format(d=self)
    #__del__是在调用结束时调用的函数
    def __del__(self):
        print( '谢谢使用...')

print(house('3米','5米','20米'))



***__format__魔术方法对对象的属性进行自定义处理***


info={
    'MNA':'早上:{d.morning}--中午:{d.noon}--下午:{d.afternoon}',
    'ANM':'下午:{d.afternoon}\n中午:{d.noon}\n早上:{d.morning}'
}

class schedule(object):
    def __init__(self,morning,noon,afternoon):
        self.morning=morning
        self.noon=noon
        self.afternoon=afternoon


    def __format__(self, format_spec):
        if not format_spec:
            format_spec='MNA'
        return info[format_spec].format(d=self)

a=schedule('看电视','踢球','学习')
print(format(a,'ANM'))
print(format(a))



***__getitem__,__setitem__,__delitem__***

让实例化对象具有字典的key:value特性或者索引切片特性

eg:

class student(object):

    def __init__(self, name, age, score):
        self.name = name
        self.age = age
        self.score = score

    def __getitem__(self, item):
        #self.__dict__对象的属性为key值 属性的值为value值
        return self.__dict__[item]

    def __setitem__(self, key, value):
        self.__dict__[key] = value

    def __delitem__(self, key):
        del self.__dict__[key]

a=student('张龙','20',(100,90,80,70))
print(a['name'])
print(a['score'])
a['gender']='男'
print(a['gender'])
del a['score']
print(a.score)





***__itrer__赋予对象可迭代的特性__gt__大小比较魔术__eq__相等魔术@functools.total_ordering模块***

import functools


@functools.total_ordering
class student(object):
    def __init__(self, name, age, score):
        self.name = name
        self.age = age
        self.score = score

    def __iter__(self):
        return iter(self.score)

    def __gt__(self, other):
        sum1 = sum(self.score)
        sum2 = sum(other.score)
        return sum1 > sum2

    def __eq__(self, other):
        sum1 = sum(self.score)
        sum2 = sum(other.score)
        return sum1 == sum2


a = student('小明', '19', (67, 54, 86, 94))
b=student('小华','20',(78,34,98,76))
for i in a:
    print(i)
print(a>b)
print(a<=b)


***@property模块将方法变成属性****


class book(object):
    def __init__(self, name, author, state):
        self.name = name
        self.author = author

        self.__state = state

    def __str__(self):
        return 'hello {b.name} hello {b.author}'.format(b=self)

    @property
    def state(self):
        if self.__state == 1:
            return '借出'
        else:
            return '未借出'

    @state.setter
    def state(self, value):
        if value in [0, 1]:
            self.__state = value
        else:
            print('状态只能是0或者1')


B = book('python', 'guido', 1)
print(B)
print(B.state)
#修改属性
B.state = 0
print(B.state)



***类方法和静态方法***


class Date(object):
    def __init__(self, year, month, day):
        self.year = year
        self.month = month
        self.day = day

    def echo(self):
        print("Year:%s\nMonth:%s\nDay:%s" % (self.year, self.month, self.day))

    @classmethod

    #类方法:实例化之前对对象进行处理,返回的是一个处理后的实例化对象
    def str_date(cls, s):
        year, month, day = map(int, s.split('-'))    
        d = cls(year, month, day)
        return d

    #静态方法:独立于整个类
    @staticmethod
    def is_date_legal(s):
        year, month, day = map(int, s.split('-'))    
        return year > 0 and 0 < month <= 12 and 0 < day <= 31

d = Date.str_date('2018-1-4')
d.echo()
print ("合法") if Date.is_date_legal("2018-1-4") else "不合法"

***.format字符串个格式化***

# 通过位置来传参数
print('hello {}'.format('python'))
print('hello {0} hello {1} hello {2} {1}'.format(1, 2, 3, 4))
print('hello {0:.2f} hello {1:.3f} hello {2:.2f} {1:.2f}'.format(1.423, 2.5435, 3.52542, 4))

# 通过key值来传参数

print('hello {max} hello {min}'.format(max='python', min='java'))

# 通过下标来传参数

print('hello {0[2]} {1[0]}'.format([1, 2, 4], (4, 5, 6)))


# 打印对象时子动调用


class book(object):
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def __str__(self):
        return 'hello {b.name} hello {b.age}'.format(b=self)


print(book('wang', '20'))



附录:



***END***

MATLAB语言的面向对象编程 以下是一个简单的类定义示例:```matlabpropertiesRadius % 圆的半径endmethods% 构造函数,初始化半径endend% 计算圆的面积end% 计算圆的周长endendend```在上面的代码中,我们定义了一个名为Circle的类,该类具有一个属性Radius,以及三个方法:构造函数、getArea和。构造函数用于初始化对象的半径属性。 阅读详情

相关推荐

CUDA编译踩坑实录:如何正确设置-gencode参数适配你的GPU算力

本文深入解析CUDA编译中-gencode参数的核心原理与实战配置,帮助开发者解决常见的'Unsupported gpu architecture'错误。通过厘清虚拟架构与真实架构的区别,并提供多版本兼容的CMake配置方案,确保编译出的代码能精准适配不同GPU算力,兼顾性能与广泛兼容性。

weixin_28829903的博客 338

【转】[python] 类常用的内置方法

原文:http://xukaizijian.blog.163.com/blog/static/170433119201111894228877/ 内置方法 说明 __init__(self,...) 初始化对象,在创建新对象时调用 __del__(self) 释放对象,在对象被删除之前调用 __new__(cls,*args,**kw...

weixin_34253126的博客 2481

HC-SR04测距不准?STM32F103定时器捕获模式详解与精度提升实战

本文详细解析了HC-SR04超声波测距模块在STM32F103上的精度问题,并提供了定时器输入捕获模式的实战配置方法。通过硬件级时间测量和温度补偿算法,将测距精度提升至±0.1cm,适用于工业级应用场景。文章包含完整的代码实现和测试对比数据,帮助开发者解决超声波测距不准的常见问题。

weixin_30313409的博客 351

python之类的初体验

一个简单的示例–类的定义和继承 #类的定义 class Student():"""class Student(object):也可在括号中添加object,通常,如果没有合适的继承类,就使用object类,这是所有类最终都会继承下来的类""" def __init__(self,name,score): self.name = name self.score = score tcar = Student("zql",66) print(tcar.name,tcar.

m0_37697921的博客 191

通达信强龙趋势幅图指标:从强弱分析到买卖点实战指南

在股票技术分析中,趋势判断一直是交易决策的核心环节。传统指标通常依赖均线交叉或MACD金叉来确认趋势,但这种确认机制天然存在滞后性,往往等信号明确时行情已走过大半。针对这一问题,基于价格位置、量能配合和均线结构三个维度综合打分的思想逐渐受到关注,通过量化个股所处强弱区间,帮助投资者更快识别强势股与风险信号。这类强弱分析工具不仅适用于刚接触公式编辑的新手,也能为有经验的交易者提供一把可视化的“强度刻度尺”。在实际应用中,结合回踩低吸、离场判断等交易场景,能够有效提升买卖点的把握能力。本文详细解析通达信强龙趋势

weixin_29044157的博客 326

避开内存陷阱:手把手教你用RKNN零拷贝接口正确管理输入输出Tensor

本文深入解析RKNN零拷贝接口在边缘计算中的高效内存管理策略,通过YOLOX实例演示如何避免内存对齐错误和数据错位。详细介绍了`rknn_tensor_mem`系列API的正确使用方法,包括内存创建、绑定、释放全流程,以及性能优化技巧如内存池技术和多核NPU负载均衡,帮助开发者提升推理效率并避开常见陷阱。

weixin_33686714的博客 160

【Python编程:从入门到实践】第五章:if语句

5-1 条件测试 :编写一系列条件测试;将每个测试以及你对其结果的预测和实际结果都打印出来。你编写的代码应类似于下面这样: car = 'subaru'  print("Is car == 'subaru'? I predict True.")  print(car == 'subaru')     print("\nIs car == 'audi'? I predict False.")

HandSome Girl 1784

微信DAT图片解密全攻略:一键转换JPG/PNG/GIF

本文详细解析了微信电脑版中DAT图片的加密原理与存储路径,并提供了从定位文件到使用专业工具进行一键解密的完整操作指南。通过简单的步骤,用户可将加密的DAT文件无损还原为JPG、PNG或GIF格式,有效解决无法直接查看聊天图片的难题,同时兼顾了隐私清理与磁盘空间管理。

hill8的博客 1364

Python基础(三)

这里主要将python的面向对象编程技术。类和对象类是对客观世界食物的抽象,而对象是类实例化后的实体。比如,水果是一个类,将其实例化为苹果,则苹果就是一个对象。类的定义class Fruit(): def __init__(self, name, color): self.name = name self.color = color def gr

风浅安然的博客 365

开源有限元dealii学习——step-1

#简介 dealii是一款开源的求解偏微分方程的有限元软件,它优点: 1.多种单元类型 2.可以自适应网格 3.文档和范例齐全 4.与其它库有良好的接口 5.使用c++编写 #安装 dealii可以在官网上或者github上下载源码,解压后进入源文件目录安装。 mkdir build cd build cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/path/to/install...

weixin_42312251的博客 4385

【腾讯小龙虾 WorkBuddy 专栏 03】技能(Skills)制作全教程!自定义技能编写、导出分享、导入使用一步到位

🔥腾讯AI智能体WorkBuddy自定义技能全攻略 本文为零基础用户提供WorkBuddy自定义技能的完整教程,涵盖技能概念、编写规范到实操全流程。核心内容包括: 技能本质:标准化任务指令模板,可固化重复操作流程 三大价值:一键执行重复任务/跨设备共享/降低使用门槛 实操演示:以"桌面文档自动分类"为例,分步讲解编写、测试、导出 共享方案:支持单技能/批量导出,通过任意渠道传输分享 导入指南:3秒完成他人技能加载,并提供常见问题解决方案 高阶优化:增加异常处理、版本管理等提升技能普适性

AI人人懂 2966

Python作业(5.1-5.11)

Python第五章作业5-2 更多的条件测试 : 你并非只能创建10个测试。 如果你想尝试做更多的比较, 可再编写一些测试, 并将它们加入到conditional_tests.py中。 对于下面列出的各种测试, 至少编写一个结果为True 和False 的测试。检查两个字符串相等和不等。使用函数lower() 的测试。检查两个数字相等、 不等、 大于、 小于、 大于等于和小于等于。使用关键字and...

竹原Vvow_y 1704

1.为什么要学习SIMULINK

用户也可以自定义和创建自己的模块,利用这些模块,用户可以创建层次化的系统模型,可以自上而下或自下而上地阅读模型,也就是说,用户可以查看最顶层的系统,然后通过双击模块进入下层的子系统查看模型,这不仅方便了工程人员的设计,而且可以使自己的模型方块图功能更清晰,结构更合理。此外,利用示波器模块或其他的显示模块,用户可以在仿真运行的同时观察仿真结果,而且还可以在仿真运行期间改变仿真参数,并同时观察改变后的仿真结果,最后的结果数据也可以输出到MATLAB工作区进行后续处理,或利用命令在图形窗口中绘制仿真曲线。

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发 1546

Java面向对象编程

Java面向对象部分

weixin_44525733的博客 2988

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。

js面向对象编程

面向对象编程其实是一种思想(面向过程,面向对象) 面向过程: 比如说你现在肚子饿了,想要去吃面条,那么在做面条的过程中用多少面粉,用多少水,怎么和面和切面条 ...

Oriental_的博客 5717

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

[JavaScript] 面向对象编程

通过类与对象的概念,可以更好地模拟现实世界的实体,提升代码的可重用性、可维护性和扩展性。JavaScript 的面向对象编程非常灵活,类的引入让代码更加清晰和直观。多态是指不同的类在调用相同方法时,可以表现出不同的行为。静态方法是直接定义在类上的方法,而不是在实例上的方法。在 JavaScript 早期,使用函数和原型链实现面向对象的思想,语法复杂且容易出错。继承允许我们定义一个类,继承另一个类的属性和方法,从而实现代码复用。是用来定义对象蓝图的关键字,其中包含对象的属性和方法。调用父类的构造函数。

kevin_blog 2484

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

Python面向对象编程

Python不只是解释性语言,也是一门面向对象的编程语言。本文先介绍面向对象编程,再逐步讲解类和对象的定义、属性及方法。类使得程序设计更加抽象,通过类的继承及其他常用方法,可以让程序语言更接近人类的语言。

Morse_Chen的博客 2072

【Python】系列之面向对象编程

对象(class)是一种抽象的概念,上面定义的对象Person,指的就是学生这个概念,而实例(instance)则指一个个具体的对象,例如上面的张三丰和l张无忌就是两个具体的Person,也就是实例从上面的案例可以看出,面向对象的程序设计思想其实就是抽象出对象(class),然后根据对象创建实例(instance)最后,面向对象的抽象程度比函数高,因为一个对象既包含数据,也包含操作数据的方法,封装、继承、多态是面向对象的三大特点。

康师傅没有眼泪 6511

Python 面向对象编程

在Python中,类(Class)是面向对象编程(Object-Oriented Programming, OOP)的基础概念。类是创建对象(Object)的蓝图,它定义了对象的属性和方法。每个对象都是类的一个实例,具有类定义的属性和行为。类是一种用户自定义的数据结构,它包含了一组属性(成员变量)和行为(成员方法)。在Python中,可以使用class关键字来定义一个类,并使用def关键字来定义类的成员方法。使用class关键字定义一个类,类名作为该类的标识符。

2201_75479454的博客 2565

【Python基础】Python面向对象编程

​ Python面向对象编程(简称OOP)是Python语言中最重要的特性之一。它是一种通过“对象”来设计软件的方法。它通过将数据和操作数据的方法封装在对象中,使得程序更加模块化、可重用和易于维护。它遵循一切皆对象的理念,可以将现实世界的事物使用类与实例进行模拟。​ 对于初学者来说,理解面向对象编程的基本原理和Python中的实现方式是非常有帮助的。本文旨在为初学者提供一个易于理解的Python面向对象编程介绍,并探讨其在实际编程中的应用和优势。什么是Python?

分享是一种境界,勤于分享,乐于分享! 2120

TypeScript语言的面向对象编程

TypeScript是一种由微软开发的开源编程语言,它是JavaScript的超集,支持可选的静态类型。TypeScript提供了强大的类型系统和现代的语言特性,如接口、枚举、泛型等,从而在编写复杂应用时能够提供更多的安全性和效率。TypeScript作为一种现代编程语言,完美融合了JavaScript的灵活性与面向对象编程的强大特性,给开发者提供了一个高效的开发环境。通过封装、继承和多态等理念,TypeScript能够帮助我们更好地组织代码,提高代码的重用性和可维护性。

2401_90086250的博客 2018

漫画:面向对象编程

你们有没有见过一本全是在讲技术的漫画书?今天就来给你介绍一本《漫画面向对象编程Java语言版 》,这是一本用漫画方式来给你讲技术的书籍,幽默风趣,又可看漫画又可学技术,是不是很赞,下面开始这本书的表演... 故事的开始 面向对象简介 如何由类创建一个对象 ...

程序人生的博客 4474

【python学习】面向对象编程以及面向对象编程的核心概念和使用方法

面向对象编程:从对象和类出发,将问题分解为一系列相互交互的对象和类,数据(属性)和操作(方法)被封装在一起,形成独立的对象

ya的博客 2321

PHP面向对象编程总结

学习PHP时,面向对象编程(OOP)往往是一个重要的里程碑。PHP的OOP功能提供了一种更加模块化、可扩展和易于维护的代码结构。在本文中,我们将深入探讨PHP面向对象编程的各个方面,包括类与对象、访问控制、继承与多态、抽象类与接口、静态成员与常量、魔术方法、命名空间以及异常处理。

AlanKSorata的博客 1217

JavaScript面向对象编程

例如,我们可以定义一个人类(Person)的类,这个类包括属性(姓名、年龄、性别)和方法(吃饭、睡觉等),然后通过构造函数来创建人类的对象。封装(Encapsulation)是面向对象编程的一种基本原则,它指的是将对象的属性和方法组合在一起,形成一个独立的单元,并对外部隐藏对象的实现细节。这样可以保证代码的灵活性和可维护性。在上面的例子中,我们使用字面量的方式创建了一个名为p2的对象,它具有name为’Jerry’、age为25、gender为’female’的属性和eat、sleep两个方法。

Kali与编程 1983
上一篇: 停车管理系统
下一篇: 2048游戏
wl_python
博客等级 码龄9年 21粉丝 28原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值