super()用法作用，代码举例

好的，首先感谢您向我提出问题。针对您的问题，super()在代码中的作用是调用父类中的方法，它可以在子类中直接调用父类中的方法，避免了重写父类方法时产生的冗余代码。下面是一个简单的代码示例：

class Parent:
 
   def myParentMethod(self):
      print ('This is parent method')
 
class Child(Parent):
 
   def myChildMethod(self):
      super().myParentMethod()
      print ('This is child method')
 
c = Child()      
c.myChildMethod() 

当调用Child类的myChildMethod方法时，会优先调用Parent类的myParentMethod方法，然后执行子类的代码部分，输出结果为:

This is parent method
This is child method

希望这个回答能够帮助您理解super()的用法和作用。

相关问题

android registerForActivityResult用法完整代码 代码举例

在Android中，`registerForActivityResult`是一个用于处理Activity结果的方法。它可以替代`startActivityForResult`方法，用于启动其他Activity并接收返回结果。以下是一个完整的使用示例代码：

首先，在你的Activity中定义一个ActivityResultLauncher对象和一个ActivityResultCallback回调函数：

private ActivityResultLauncher<Intent> launcher;
private ActivityResultCallback<ActivityResult> callback;

然后，在`onCreate`方法中初始化这两个对象：

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);
    setContentView(R.layout.activity_main);

    launcher = registerForActivityResult(new ActivityResultContracts.StartActivityForResult(), result -> {
        if (result.getResultCode() == RESULT_OK) {
            Intent data = result.getData();
            // 处理返回结果
        }
    });

    callback = new ActivityResultCallback<ActivityResult>() {
        @Override
        public void onActivityResult(ActivityResult result) {
            if (result.getResultCode() == RESULT_OK) {
                Intent data = result.getData();
                // 处理返回结果
            }
        }
    };
}

接下来，在需要启动其他Activity的地方，使用`launcher`对象调用`launch`方法：

Intent intent = new Intent(MainActivity.this, OtherActivity.class);
launcher.launch(intent);

当其他Activity返回结果时，会自动触发回调函数中的代码，你可以在回调函数中处理返回结果。

注意：上述代码中的`OtherActivity`是你要启动的其他Activity的类名，你需要根据实际情况进行替换。

AdaBelief 优化器 用法代码 举例

AdaBelief 是一种优化算法，它旨在结合梯度下降的快速收敛能力和Adam的鲁棒性。这种优化器在处理噪声数据时尤其有效，因为它可以根据估计的梯度方差动态调整学习率。AdaBelief的动机是提供一个既有理论保障又有优秀实际性能的优化算法。

以下是使用PyTorch框架中实现AdaBelief优化器的一个简单示例：

import torch
from adabelief_pytorch import AdaBelief

# 定义一个简单的线性模型
class LinearModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearModel, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 创建模型实例
model = LinearModel()

# 定义损失函数
criterion = torch.nn.MSELoss()

# 定义数据
data = torch.randn(5, 10)
target = torch.randn(5, 1)

# 初始化AdaBelief优化器
optimizer = AdaBelief(model.parameters(), lr=1e-3)

# 训练模型
for t in range(200):
    # 前向传播
    output = model(data)
    
    # 计算损失
    loss = criterion(output, target)
    
    # 清除之前的梯度
    optimizer.zero_grad()
    
    # 反向传播，计算当前梯度
    loss.backward()
    
    # 更新参数
    optimizer.step()
    
    if t % 20 == 0:
        print(f"Step {t}, Loss: {loss.item()}")

在这段代码中，我们首先导入了PyTorch和AdaBelief优化器的实现模块。接着定义了一个线性模型，并使用均方误差作为损失函数。数据和目标值被随机生成作为示例输入和输出。

我们使用`AdaBelief`类创建了一个优化器实例，其中传入了模型的参数以及学习率（lr）。在训练循环中，我们执行了前向传播、计算损失、梯度清零、反向传播和参数更新等步骤。在每20步后，我们打印出当前的损失值，以跟踪训练进度。