定义一个包名为bao1,包中定义一个电器类，一个成员方法，方法输出“买电器到京东”。再定义一个bao2,包中建测试类，实例化bao1中的动物类，调用动物类的成员方法。

好的，下面是代码实现：

在包bao1中定义一个电器类：

package bao1;

public class ElectricAppliance {
    public void buy() {
        System.out.println("买电器到京东");
    }
}

在包bao2中建立测试类：

package bao2;
import bao1.ElectricAppliance;

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        ElectricAppliance electricAppliance = new ElectricAppliance();
        electricAppliance.buy();
    }
}

运行Test类的main方法，将会输出：买电器到京东。

相关问题

编写一个Java代码实现(1) 所有动物演员都有:编号，名字。年龄; (2)有动物会:骑车、滚球、吹号等表演; 猴子 狗熊 熊猫 狗 (3)每个动物都有各自的特殊表演，我们称之为特技(stunt);(4)按下格式定义上述各个类及表演: class AnimalPlayer { public AnimalPlayerO0 public AnimalPlayer(….){….…} .....… public void driveO{..…) / 骑车 public void rollBall..…} / 滚球 public void bugle {.…) //吹号 public stunto 0 / 特技}// class AnimalPlayer 在程序中表演一个节目就是输出一个信息，例如:drive输出:"Oh, Tom is driving”， Tom 是动物的名字。 public class AnimalPlayerDemo{ public static void main(String[]args){ 创建若干个动物，每个动物进行表演(perform) 1 I ) //main() public static voidperform(AnimalPlayerap){ 理依次表演骑车、滚球、吹号和特技) // perform ) // cass AninalPlayerDemo

这是一个关于 Java 编程的问题。我可以为您解答。

请看以下 Java 代码实现动物演员的相关内容：

class AnimalPlayer {
  private int number; // 编号
  private String name; // 名字
  private int age; // 年龄

  public AnimalPlayer(int number, String name, int age) {
    this.number = number;
    this.name = name;
    this.age = age;
  }

  public void drive() {
    System.out.println("Oh, " + name + " is driving.");
  }

  public void rollBall() {
    System.out.println("Oh, " + name + " is rolling the ball.");
  }

  public void bugle() {
    System.out.println("Oh, " + name + " is blowing the bugle.");
  }

  public void stunt() {
    System.out.println("Oh, " + name + " is performing a special stunt.");
  }
}

class Monkey extends AnimalPlayer {
  public Monkey(int number, String name, int age) {
    super(number, name, age);
  }
  
  @Override
  public void stunt() {
    System.out.println("Oh, " + getName() + " is swinging from the trapeze.");
  }
}

class Dog extends AnimalPlayer {
  public Dog(int number, String name, int age) {
    super(number, name, age);
  }
  
  @Override
  public void stunt() {
    System.out.println("Oh, " + getName() + " is jumping through a hoop.");
  }
}

class Bear extends AnimalPlayer {
  public Bear(int number, String name, int age) {
    super(number, name, age);
  }
  
  @Override
  public void stunt() {
    System.out.println("Oh, " + getName() + " is balancing on a ball.");
  }
}

class Panda extends AnimalPlayer {
  public Panda(int number, String name, int age) {
    super(number, name, age);
  }
  
  @Override
  public void stunt() {
    System.out.println("Oh, " + getName() + " is eating bamboo while balancing on a seesaw.");
  }
}

public class AnimalPlayerDemo {
  public static void main(String[] args) {
    AnimalPlayer monkey = new Monkey(1, "Jerry", 3);
    AnimalPlayer dog = new Dog(2, "Sparky", 5);
    AnimalPlayer bear = new Bear(3, "Teddy", 4);
    AnimalPlayer panda = new Panda(4, "Bao Bao", 2);

    perform(monkey);
    perform(dog);
    perform(bear);
    perform(panda);
  }

  public static void perform(AnimalPlayer ap) {
    ap.drive();
    ap.rollBall();
    ap.bugle();
    ap.stunt();
    System.out.println("");
  }
}

以上代码定义了一个 AnimalPlayer 类和四个继承自该类的类：Monkey、Dog、Bear、Panda。每个类都有自己的 stunt 特技表演。

在 `AnimalPlayerDemo` 类中，创建了四个动物实例，每个动物实例都进行表演。`perform` 方法接收一个 AnimalPlayer 类型的参数，并依次执行骑车、滚球、吹号和特技表演，并输出相关信息。

比如执行 `monkey.drive()` 的结果会输出："Oh, Jerry is driving."。

希望能帮到您！

拼音数据（无声调）：a ai an ang ao ba bai ban bang bao bei ben beng bi bian biao bie bin bing bo bu ca cai can cang cao ce cen ceng cha chai chan chang chao che chen cheng chi chong chou chu chua chuai chuan chuang chui chun chuo ci cong cou cu cuan cui cun cuo da dai dan dang dao de den dei deng di dia dian diao die ding diu dong dou du duan dui dun duo e ei en eng er fa fan fang fei fen feng fo fou fu ga gai gan gang gao ge gei gen geng gong gou gu gua guai guan guang gui gun guo ha hai han hang hao he hei hen heng hong hou hu hua huai huan huang hui hun huo ji jia jian jiang jiao jie jin jing jiong jiu ju juan jue jun ka kai kan kang kao ke ken keng kong kou ku kua kuai kuan kuang kui kun kuo la lai lan lang lao le lei leng li lia lian liang liao lie lin ling liu long lou lu lü luan lue lüe lun luo ma mai man mang mao me mei men meng mi mian miao mie min ming miu mo mou mu na nai nan nang nao ne nei nen neng ng ni nian niang niao nie nin ning niu nong nou nu nü nuan nüe nuo nun ou pa pai pan pang pao pei pen peng pi pian piao pie pin ping po pou pu qi qia qian qiang qiao qie qin qing qiong qiu qu quan que qun ran rang rao re ren reng ri rong rou ru ruan rui run ruo sa sai san sang sao se sen seng sha shai shan shang shao she shei shen sheng shi shou shu shua shuai shuan shuang shui shun shuo si song sou su suan sui sun suo ta tai tan tang tao te teng ti tian tiao tie ting tong tou tu tuan tui tun tuo 定义数据集：采用字符模型，因此一个字符为一个样本。每个样本采用one-hot编码。 样本是时间相关的，分别实现序列的随机采样和序列的顺序划分 标签Y与X同形状，但时间超前1 准备数据：一次梯度更新使用的数据形状为：（时间步，Batch，类别数） 实现基本循环神经网络模型 循环单元为nn.RNN或GRU 输出层的全连接使用RNN所有时间步的输出 隐状态初始值为0 测试前向传播 如果采用顺序划分，需梯度截断 训练：损失函数为平均交叉熵 预测：给定一个前缀，进行单步预测和K步预测

对于这个数据集，我们可以使用PyTorch中的Dataset和DataLoader来处理。

首先，我们可以定义一个函数，将所有字符转换为数字编码：

def char_to_idx(char):
    char_list = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789"
    if char in char_list:
        return char_list.index(char)
    else:
        return len(char_list)

def text_to_array(text):
    return [char_to_idx(char) for char in text.lower()]

然后，我们可以定义一个Dataset类来处理数据：

import torch.utils.data as data

class TextDataset(data.Dataset):
    def __init__(self, text, seq_length):
        self.seq_length = seq_length
        self.data = text_to_array(text)
        self.num_samples = len(self.data) - seq_length

    def __getitem__(self, index):
        x = self.data[index:index+self.seq_length]
        y = self.data[index+1:index+self.seq_length+1]
        return x, y

    def __len__(self):
        return self.num_samples

这里，我们将每个样本划分为长度为seq_length的序列，并将每个字符编码为数字。每个样本的输入和输出都是长度为seq_length的数字列表。

接下来，我们可以使用DataLoader来批量加载数据：

batch_size = 32
seq_length = 100
text = "这是一段用中文写的文本，我们将使用循环神经网络来生成新的文字。"

dataset = TextDataset(text, seq_length)
dataloader = data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

现在我们已经准备好了数据集和数据加载器，可以开始构建循环神经网络模型了。