super(DenseBlock, self).__init__()与super().__init__()区别

时间: 2023-11-27 16:04:55 浏览: 76
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python类中super()和__init__()的区别

这两个语句的作用是相同的，都是用于调用父类构造函数的语句。但是，它们的写法略有不同： - `super(DenseBlock, self).__init__()`：这个语句中，我们显式地指定了父类的名称 `DenseBlock`，以及子类的实例 `self`。这种写法通常用于多重继承的情况下，可以指定调用哪个父类的构造函数。 - `super().__init__()`：这个语句中，我们没有指定父类的名称和子类的实例，Python 会自动根据当前的上下文来确定需要调用哪个父类的构造函数。这种写法通常用于单一继承的情况下，可以省略父类的名称。 总的来说，这两种写法的效果是一样的，只是在用法上略有不同。
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class NormedLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(feat_dim, num_classes)) self.weight.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5) def forward(self, x): return F.normalize(x, dim=1).mm(F.normalize(self.weight, dim=0)) class LearnableWeightScalingLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_norm = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) def forward(self, x): return self.classifier(x) * self.learned_norm class DisAlignLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_magnitude = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) self.learned_margin = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_classes)) self.confidence_layer = nn.Linear(feat_dim, 1) torch.nn.init.constant_(self.confidence_layer.weight, 0.1) def forward(self, x): output = self.classifier(x) confidence = self.confidence_layer(x).sigmoid() return (1 + confidence * self.learned_magnitude) * output + confidence * self.learned_margin class MLP_ConClassfier(nn.Module): def __init__(self): super(MLP_ConClassfier, self).__init__() self.num_inputs, self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3, self.num_outputs \ = 41, 512, 128, 32, 5 self.num_proj_hidden = 32 self.mlp_conclassfier = nn.Sequential( nn.Linear(self.num_inputs, self.num_hiddens_1), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3), ) self.fc1 = torch.nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_proj_hidden) self.fc2 = torch.nn.Linear(self.num_proj_hidden, self.num_hiddens_3) self.linearclassfier = nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_outputs) self.NormedLinearclassfier = NormedLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs) self.DisAlignLinearclassfier = DisAlignLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True) self.LearnableWeightScalingLinearclassfier = LearnableWeightScalingLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True)

这段代码定义了一个名为MLP_ConClassfier的神经网络模型，它包含了多个子模块，包括三个不同的分类器：NormedLinearclassfier、DisAlignLinearclassfier和LearnableWeightScalingLinearclassfier。...

class Train(nn.Module): def __init__(self,args,dataset): super(Train, self).__init__() self.args = args self.D = dataset self.entity_vec = nn.Embedding(self.D.entity_num,args.emb_dim) self.concept_vec = nn.Embedding(self.D.concept_num,args.emb_dim+1) self.relation_vec = nn.Embedding(self.D.relation_num,args.emb_dim) self.optimizer = torch.optim.SGD(self.parameters(),lr=args.lr) nn.init.normal_(self.entity_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.relation_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.concept_vec.weight.data[:, :-1], 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.uniform_(self.concept_vec.weight.data[:, -1], 0.0, 1.0)

这是一个使用 PyTorch 实现的知识图谱嵌入模型，包含三个嵌入层：entity_vec、concept_vec 和 relation_vec。使用 nn.Embedding 可以将实体、概念和关系映射到...此外，该模型还包含一个 self.D 参数，用于传入数据集。

class Student: def __init__(self,lyh_a,lyh_b): self._name=lyh_a self._no=lyh_b def say(self): print("姓名：",self._name) print("学号：",self._no) class UndergraduateStudent(Student): def __init__(self, lyh_a, lyh_b,lyh_c): super(UndergraduateStudent,self).__init__(lyh_a, lyh_b) self._College=lyh_c def show(self): super().say() print("学院:",self._College) us1 = UndergraduateStudent("李四","123456","信息工程学院") us1.show()

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import pandas as pd from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QTableView, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget class ExcelViewer(QMainWindow): def __init__(self, file_path): super().__init__() # 读取 Excel 文件并将其转换为 pandas DataFrame 对象 self.df = pd.read_excel(file_path) # 创建 QTableView 组件并将其设置为中心窗口部件 self.table_view = QTableView() self.setCentralWidget(self.table_view) # 将 DataFrame 数据设置为表格模型并在 QTableView 中显示 model = pdTableModel(self.df) self.table_view.setModel(model) class pdTableModel(QtCore.QAbstractTableModel): def __init__(self, data): super().__init__() self._data = data def data(self, index, role): if role == QtCore.Qt.DisplayRole: return str(self._data.iloc[index.row(), index.column()]) def rowCount(self, index): return self._data.shape[0] def columnCount(self, index): return self._data.shape[1] if __name__ == '__main__': app = QApplication([]) excel_viewer = ExcelViewer('example.xlsx') excel_viewer.show() app.exec_()帮我修改成按查询按钮显示Excel

super().__init__() self.df = None # 初始值为 None self.table_view = QTableView() self.setCentralWidget(self.table_view) self.initUI() def initUI(self): self.setWindowTitle("Excel Viewer") ...

程序运行提示AttributeError: 'MyWindow' object has no attribute 'saved_color_photos'，优化程序class MyWindow(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.thread_list = [] self.image_thread = None self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def close(self): self.image_thread.stop() self.pipeline.stop() self.is_camera_opened = False self.label.setText('相机未打开') self.label.setStyleSheet('color:red') self.open_btn.setEnabled(True) self.close_btn.setEnabled(False) print("已保存color_image的数量是：%d" % self.saved_color_photos) print("已保存depth_image的数量是：%d" % self.saved_depth_photos) self.hide() # 将窗口隐藏，而非退出程序

super().__init__() self.thread_list = [] self.image_thread = None self.saved_color_photos = 0 # 定义 saved_color_photos 属性 self.saved_depth_photos = 0 # 定义 saved_depth_photos 属性 self.init_...

程序运行提示AttributeError: 'MyWindow' object has no attribute 'image_thread'，优化程序class MyWindow(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.thread_list = [] self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) # 启动 ImageThread self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def close(self): self.image_thread.stop() self.pipeline.stop() self.is_camera_opened = False self.label.setText('相机未打开') self.label.setStyleSheet('color:red') self.open_btn.setEnabled(True) self.close_btn.setEnabled(False) print("已保存color_image的数量是：%d" % self.saved_color_photos) print("已保存depth_image的数量是：%d" % self.saved_depth_photos) self.hide() # 将窗口隐藏，而非退出程序

super().__init__() self.thread_list = [] self.image_thread = None # 添加这行代码 self.init_ui() # ... 当然，这只是一种暂时的解决方法，你还需要找出程序中出现的其他问题并加以修复。

def __init__(self, df, mode='training', negs = 99): super().__init__() self.df = df self.mode = mode self.book_nums = max(df['item_id'])+1 self.user_nums = max(df['user_id'])+1 self._init_dataset()

这段代码是一个类的初始化函数，它接受三个参数：一个数据框 df，一个模式 mode（默认为 'training'），一个负样本数量 negs（默认为 99）...该函数还调用了一个名为 _init_dataset() 的私有函数，用于初始化数据集。

def __init__(self, probe_interval=2000, accuracy_delta=0.001, reduction_factor=0.75, min_lr=1e-5): super().__init__() self.probe_interval = probe_interval self.accuracy_delta = accuracy_delta self.reduction_factor = reduction_factor self.min_lr = min_lr self.batch_num = 0 self.last_accuracy = 0.0

这是一个 Python 类的初始化函数，其中包含了一些参数的设置，如 probe_interval、accuracy_delta、reduction_factor 和 min_lr 等。这些参数可以用来控制学习率的调整，以提高模型的准确性。同时，该函数还初始化了...

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那super().__init__(n)可以写成super(Student,self).__init__(n)或者Person.__init__(self,n)吗。两者有什么区别？

super().__init__(n) 可以写成 super(Student,self).__init__(n)，两者是等价的。super() 函数返回一个代理对象，可以用来调用父类的方法。其中的 super(Student, self) 表示返回 Student 的父类，self ...

class YSortCameraGroup(pygame.sprite.Group): def __init__(self): super().__init__() self.display_surface = pygame.display.get_surface() self.half_width = self.display_surface.get_size()[0] // 2 self.half_height = self.display_surface.get_size()[1] // 2 self.offset = pygame.math.Vector2() self.floor_surf = pygame.image.load('../graphics/tilemap/ground.png').convert() self.floor_rect = self.floor_surf.get_rect(topleft = (0,0))

super().__init__() # 获取当前显示窗口 self.display_surface = pygame.display.get_surface() # 计算窗口宽度和高度的一半 self.half_width = self.display_surface.get_size()[0] // 2 self.half_height = ...

如下代码实现了继承，请补全代码： class Animal: _total = 0 def __init__(self): ① ._total += 1 class Dog(Animal): __dtotal = 0 def __init__(self): super().__init__() ② .__dtotal += 1 @ ③ . def show(cls): print("animal: ", super()._total, ", dog:", cls.__dtotal) class Bird(Animal): __btotal = 0 def __init__(self): super().__init__() ④ .__btotal += 1 def show(self): print("animal:", super()._total, ", bird:", ⑤ .__btotal) d1 = Dog(); d2 = Dog(); b1 = Bird() d1.show(); b1.show()

super().__init__() Dog.__dtotal = 1 @classmethod def show(cls): print("animal: ", super()._total, ", dog:", cls.__dtotal) class Bird(Animal): __btotal = 0 def __init__(self): super().__init_...

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class ShowFaceFrame(tk.Frame): def __init__(self, root): super().__init__(root) self.table_view = tk.Frame() self.table_view.pack() self.create_page()

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class ImageViewer(QMainWindow): def __init__(self, parent=None): super().__init__(parent) self._scale_factor = 1.0 self._first_file_dialog = True self._image_label = QLabel() self._image_label.setBackgroundRole(QPalette.Base) self._image_label.setSizePolicy(QSizePolicy.Ignored, QSizePolicy.Ignored) self._image_label.setScaledContents(True) self._scroll_area = QScrollArea() self._scroll_area.setBackgroundRole(QPalette.Dark) self._scroll_area.setWidget(self._image_label) self._scroll_area.setVisible(False) self.setCentralWidget(self._scroll_area) self._create_actions() self.resize(QGuiApplication.primaryScreen().availableSize() * 3 / 5)

在 __init__ 方法中，它创建了一些私有变量用于缩放和文件对话框等操作，并创建了一个 QLabel 对象 _image_label 和一个 QScrollArea 对象 _scroll_area，用于显示和滚动图像。其中，_image_label 的背景角色设置为 ...

class Employee: def __init__(self, name, id, salary): self.__name = name self.__id = id self.__salary = salary def showMessage(self): print("员工信息：") print("姓名：{}；id号：{}；薪金：{}元；".format(self.__name, self.__id, self.__salary))class SaleManager(Employee): def __init__(self, name, id, salary, salesRevenue, salesProfit): super().__init__(name, id, salary) self.__salesRevenue = salesRevenue self.__salesProfit = salesProfit def showMessage(self): super().showMessage() print("扩展信息：销售收入：{}元，销售利润：{}元。".format(self.__salesRevenue, self.__salesProfit))# 测试代码s = SaleManager("张三", 10001, 10000, 1000000, 100000)print("销售经理信息：")s.showMessage()

这是一段 Python 代码，它展示了一个简单的面向对象编程的例子。其中定义了一个 Employee 类和一个 SaleManager 类，SaleManager 类继承了 Employee 类，并在其基础上添加了两个属性：销售收入和销售利润。...

def __init__(self, adj, num_gru_units: int, output_dim: int, bias: float = 0.0): super(TGCNGraphConvolution, self).__init__() self._num_gru_units = num_gru_units self._output_dim = output_dim self._bias_init_value = bias self.register_buffer( "laplacian", calculate_laplacian_with_self_loop(torch.FloatTensor(adj)) ) self.weights = nn.Parameter( torch.FloatTensor(self._num_gru_units + 1, self._output_dim) ) self.biases = nn.Parameter(torch.FloatTensor(self._output_dim)) self.reset_parameters()

ChitGPT无法回答您的问题，因为这是一段Python代码，它是用于创建TGCNGraphConvolution类的构造函数。该类用于执行图卷积并生成输出。如果您需要更多关于这段代码的解释，建议您查看相关文献或咨询开发人员。

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Arachne:实现UDP RIPv2协议的Java路由库

资源摘要信息:"arachne:基于Java的路由库" 知识点详细说明： 1. 知识点一：基于Java的路由库 - Arachne是一个基于Java开发的路由库，它允许开发者在Java环境中实现网络路由功能。 - Java在企业级应用中广泛使用，具有跨平台特性，因此基于Java的路由库能够适应多样的操作系统和硬件环境。 - 该路由库的出现，为Java开发者提供了一种新的网络编程选择，有助于在Java应用中实现复杂的路由逻辑。 2. 知识点二：简单Linux虚拟机上运行 - Arachne能够在资源受限的简单Linux虚拟机上运行，这意味着它对系统资源的要求不高，可以适用于计算能力有限的设备。 - 能够在虚拟机上运行的特性，使得Arachne可以轻松集成到云平台和虚拟化环境中，从而提供网络服务。 3. 知识点三：UDP协议与RIPv2路由协议 - Arachne实现了基于UDP协议的RIPv2（Routing Information Protocol version 2）路由协议。 - RIPv2是一种距离向量路由协议，用于在网络中传播路由信息。它规定了如何交换路由表，并允许路由器了解整个网络的拓扑结构。 - UDP协议具有传输速度快的特点，适用于RIP这种对实时性要求较高的网络协议。Arachne利用UDP协议实现RIPv2，有助于降低路由发现和更新的延迟。 - RIPv2较RIPv1增加了子网掩码和下一跳地址的支持，使其在现代网络中的适用性更强。 4. 知识点四：项目构建与模块组成 - Arachne项目由两个子项目构成，分别是arachne.core和arachne.test。 - arachne.core子项目是核心模块，负责实现路由库的主要功能；arachne.test是测试模块，用于对核心模块的功能进行验证。 - 使用Maven进行项目的构建，通过执行mvn clean package命令来生成相应的构件。 5. 知识点五：虚拟机环境配置 - Arachne在Oracle Virtual Box上的Ubuntu虚拟机环境中进行了测试。 - 虚拟机的配置使用了Vagrant和Ansible的组合，这种自动化配置方法可以简化环境搭建过程。 - 在Windows主机上，需要安装Oracle Virtual Box和Vagrant这两个软件，以支持虚拟机的创建和管理。 - 主机至少需要16 GB的RAM，以确保虚拟机能够得到足够的资源，从而提供最佳性能和稳定运行。 6. 知识点六：Vagrant Box的使用 - 使用Vagrant时需要添加Vagrant Box，这是一个预先配置好的虚拟机镜像文件，代表了特定的操作系统版本，例如ubuntu/trusty64。 - 通过添加Vagrant Box，用户可以快速地在本地环境中部署一个标准化的操作系统环境，这对于开发和测试是十分便利的。 7. 知识点七：Java技术在IT行业中的应用 - Java作为主流的编程语言之一，广泛应用于企业级应用开发，包括网络编程。 - Java的跨平台特性使得基于Java开发的软件具有很好的可移植性，能够在不同的操作系统上运行，无需修改代码。 - Java也具有丰富的网络编程接口，如Java NIO（New Input/Output），它提供了基于缓冲区的、面向块的I/O操作，适合于需要处理大量网络连接的应用程序。 8. 知识点八：网络协议与路由技术 - 理解各种网络协议是网络工程师和开发人员的基本技能之一，RIPv2是其中一种重要协议。 - 路由技术在网络架构设计中占有重要地位，它决定了数据包在网络中的传输路径。 - Arachne库的使用可以加深开发者对路由协议实现和网络架构设计的理解，帮助构建更加稳定和高效的网络系统。 通过上述知识点的介绍，我们可以看出Arachne作为一个基于Java的路由库，在技术实现、项目构建、环境配置以及网络技术等多个方面有着其独特之处，对Java开发者来说，这是一项值得学习和使用的技术资源。