cls

单例模式：（说白了就是）创建一个类的实例。在 Python 中，我们可以用多种方法来实现单例模式： 1、文件导入的形式（常用） s1.py class Foo(object): def test(self): print("123") v = Foo() #v是Foo的实例 s2.py 复制代码 from s1 import v as v1 print(v1,id(v1)) from s1 import v as v2 print(v1,id(v2)) # 文件加载的时候，第一次导入后，会生成 .pyc 文件，当第二次导入时，就会直接加载 .pyc 文件，再次导入时不会再重新加载。 # 两个的内存地址是一样的 2、基于类实现的单例模式 # ======================单例模式：无法支持多线程情况=============== class Singleton(object): def __init__(self): import time time.sleep(1) @classmethod def instance(cls, *args, **kwargs): if not hasattr(Singleton, "_instance"): Singleton._instance = Singleton(*args, **kwargs) return

目录 1. 类的私有成员 -- __ 1.1 类的私有静态属性 1.2 类的私有方法 1.3 对象的私有方法 2. 类的其他方法 2.1 类方法 @classmethod 2.2 静态方法 @staticmethod 3. 属性 @property 3.1 装饰器法 -- 获取、修改、删除 3.2 利用实例化对象的方式设置属性 4. 类的内置函数 4.1 isinstance -- 判断对象与类之间的关系 4.2 issubclass -- 判断类与类的关系 1. 类的私有成员 -- __ 当你遇到重要的数据,功能,(只允许本类使用的一些方法,数据)将其设置成私有成员. 1.1 类的私有静态属性 __name = "meet" # 加 __ #只能在类的内部进行访问、调用，在类的外部以及派生类不能调用。 1.2 类的私有方法 class A: def __func(self): print("in __func") # 只能在类的内部调用 1.3 对象的私有方法 class A: def __init__(self, name): self.__name = name # 只能在类的内部调用 # 总结： 类的私有成员，只能在类的内部进行访问、调用，不能在类的外部、子类使用。 python所有的私有成员都是纸老虎，形态虚设。 类在加载时，只要遇到类的私有成员（__）

1.类的私有成员 私有类的属性 在类的内部可以访问 class A: name = "李业" __name = "钢哥" def func(self): print(self.name) print(self.__name) obj = A() obj.func() """ 李业 钢哥 """ 在类的外部不能访问 class A: name = "李业" __name = "钢哥" def func(self): pass obj = A() print(obj.name) print(A.__name) print(obj.__name) """ 李业 无法找到 无法找到 """ 在类的派生类不能访问 class A: name = "李业" __name = "钢哥" class B(A): def func(self): print(self.__name) obj = B() print(obj.__name) obj.func() 私有对象属性 只能在类的内部使用,不能在类外部以及派生类使用 class A: def __init__(self, name, pwd): self.name = name self.__pwd = pwd def md5(self): self.__pwd = self.__pwd + "123" obj = A("李业",

面向对象:类的成员 类的组成成员: class A: company_name = '教育' # 静态变量(静态字段) __iphone = '1353333xxxx' # 私有静态变量(私有静态字段) def __init__(self,name,age): #特殊方法 self.name = name #对象属性(普通字段) self.__age = age # 私有对象属性(私有普通字段) def func1(self): # 普通方法 pass def __func(self): #私有方法 print(666) @classmethod # 类方法 def class_func(cls): """ 定义类方法，至少有一个cls参数 """ print('类方法') @staticmethod #静态方法 def static_func(): """ 定义静态方法 ，无默认参数""" print('静态方法') @property # 属性 def prop(self): pass 对于每一个类的成员而言都有两种形式: 公有成员:在任何地方都可以访问 私有成员:只有在类的内部才能访问 1.私有成员 私有成员:重要的数据,功能(只允许本类使用的属性,方法)设置成私有成员 python中所有的私有成员都形同虚设,__dict__就可以查看到 类从加载时,只要遇到类中的私有成员

需要准备三个路径： 1、一个是进行测试时所使用的那些图片，找到其路径 2、result.txt所在的路径 3、生成图像的存放路径 1 #!/usr/bin/env python 2 3 4 from __future__ import absolute_import 5 from __future__ import division 6 from __future__ import print_function 7 8 import _init_paths 9 from model.config import cfg 10 from model.test import im_detect 11 from model.nms_wrapper import nms 12 13 from utils.timer import Timer 14 import tensorflow as tf 15 import matplotlib.pyplot as plt 16 from PIL import Image 17 import numpy as np 18 import os, cv2 19 import argparse 20 21 22 from nets.vgg16 import vgg16 23 from nets.resnet_v1 import resnetv1 24 25

1.类的私有成员公有成员 # 类的私有成员: 私有类的静态属性, 私有类的方法, 私有对象的属性 对于每一个类的成员而言都有两种形式： 公有成员，在任何地方都能访问 私有成员，只有在类的内部才能方法 私有成员和公有成员的访问限制不同 ： 1.1静态字段(静态属性) 公有静态字段：类可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问 私有静态字段：仅类内部可以访问 公有静态属性(字段) class C: name = "公有静态字段" def func(self): print C.name class D(C): def show(self): print C.name C.name # 类访问 obj = C() obj.func() # 类内部可以访问 obj_son = D() obj_son.show() # 派生类中可以访问 # 公有静态字段 私有静态属性(字段) class C: __name = "私有静态字段" def func(self): print C.__name class D(C): def show(self): print C.__name C.__name # 不可在外部访问 obj = C() obj.__name # 不可在外部访问 obj.func() # 类内部可以访问 obj_son = D() obj_son.show()

def singleton(cls): __instance = {} def wrapper(x): if cls in __instance: return __instance[cls] else: __instance[cls] = cls(x) return __instance[cls] return wrapper# @singletonclass A: def __init__(self,x=0): self.x = xa1 = A(1)a2 = A(2)print(a1)print(a2) 来源： https://www.cnblogs.com/llbky/p/11321742.html

SSD网络tensorflow版本源码深入分析 以VGG-16作为特征提取层实现SSD网络的代码，解读SSD网络代码实现的各个细节，从输入参数、默认框的位置匹配、宽高比率、放缩比率、各层默认框的生成、到损失函数计算、整个SSD网络框架代码实现都一一解读。 一：SSD网络相关参数代码解析 源代码中对SSD网络需要的6个层大小，默认框大小、最小与最大放缩比率、默认框不同宽高比、步长感受野、并交比等参数给出了相关默认值。代码如下： img_shape=(300, 300), num_classes=21, no_annotation_label=21, feat_layers=['block4', 'block7', 'block8', 'block9', 'block10', 'block11'], feat_shapes=[(38, 38), (19, 19), (10, 10), (5, 5), (3, 3), (1, 1)], anchor_size_bounds=[0.15, 0.90], # anchor_size_bounds=[0.20, 0.90], anchor_sizes=[(21., 45.), (45., 99.), # 0.18 (99., 153.), (153., 207.), (207., 261.), (261., 315.)], # anchor

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