def __init__(self,net_type = 'ta'): super(OffTANet,self).__init__() #[N,3,112,112] self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels = 3,out_channels = 8,kernel_size = 7,stride = 2,padding = 3), nn.ReLU(), nn.BatchNorm2d(8), #nn.MaxPool2d(kernel_size = 3,stride = 2,padding = 1) )

这是一个使用PyTorch实现的神经网络类的初始化函数。该类名为OffTANet，net_type参数默认值为'ta'。该函数首先调用父类的初始化函数，然后定义了一个名为conv1的卷积神经网络层。该层输入为3通道的图像，输出8个通道，卷积核大小为7x7，步长为2，边缘填充为3。接着使用ReLU激活函数和BatchNorm2d归一化层进行处理。最后注释掉了一个最大池化层。

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用Javaclass Animal: def __init__(self): self.sound = "叽里咕噜" def make_sound(self): print(self.sound)class Cat(Animal): def __init__(self): super().__init__() self.sound = "喵喵"class Dog(Animal): def __init__(self): super().__init__() self.sound = "汪汪"class Duck(Animal): def __init__(self): super().__init__() self.sound = "嘎嘎"class Chicken(Animal): def __init__(self): super().__init__() self.sound = "咯咯"# 测试代码animal_name = input("请输入动物名：")if animal_name == "猫": cat = Cat() print("猫 : " + cat.sound)elif animal_name == "狗": dog = Dog() print("狗 : " + dog.sound)elif animal_name == "鸭": duck = Duck() print("鸭 : " + duck.sound)elif animal_name == "鸡": chicken = Chicken() print("鸡 : " + chicken.sound)else: animal = Animal() print(animal_name + " : " + animal.sound)

这段代码定义了一个Animal类和四个子类Cat、Dog、Duck和Chicken。Animal类有一个属性sound和一个方法make_sound，子类继承了Animal类并重写了sound属性。每个子类都有自己的声音，分别是喵喵、汪汪、嘎嘎和咯咯。当调用make_sound方法时，会输出对应子类的声音。

class Master1(object): def __init__(self): self.a = 100 class Master2(object): def __init__(self): self.b = 200 class Sub(Master1,Master2): def __init__(self): super().__init__() def show(self): print(self.a,self.b) sub = Sub() sub.show()

输出结果为：100 200。这是一个多重继承的例子，Sub 类同时继承了 Master1 和 Master2 两个类，通过 super() 函数调用了两个父类的构造函数，然后在 show() 方法中分别访问了两个父类的属性。