本文实例讲述了Python3.5面向对象编程。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、面向过程与面向对象的比较 （1）面向过程编程（procedural programming） 面向过程编程又被称为：top-down languages，程序从上到下 一步步执行，从头到尾的解决问题。 基本设计思路为：程序一开始是解决一个大问题，然后把大问题分解成多个小问题或子过程，这些小问题执行的时候再继续分解， 直到小问题足够简单到可以在一个小范围内解决。 缺点：若程序要进行修改，则修改的部分依赖的各个部分也要修改，这样会发生一连串的影响，随着程序越来越大，编程方式的维护难度也会越来越高。 所以，如果写一

大家敢相信吗，原来VBA竟然可以实现电缆结构自动出图，换句话说，只要输入数据，VBA会自动将电缆的结构画出来，同时还可以渲染，结果竟然不输画图软件，真真让我刮目相看。基于VBA实现的电缆结构自动出图有以下几个特点： 1、低成本高效率，首先不用额外安装软件，基于Excel就可以实现，同时只要输入数据，就可自动出图，避免使用画图软件，耽误较长时间画图。 2、可编辑性强，编辑Excel，就可以添加或减少结构。 3、可移植性强，换句话说，可以在任何电脑上操作，不用担心软件限制。 4、渲染的结果不输画图软件，而且颜色可通过索引号较快调整，应付紧急出图绰绰有余。

Excel VBA语句集, Excel VBA常用语句全集，计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。Excel VBA常用语句全集,在VBA编程时可作查询.Excel VBA 语句集 语句集(300 句) 。

本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程，评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响，并将测试结果可视化。

本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程，评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响，并将测试结果可视化。

本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程，评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响，并将测试结果可视化。

本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程，评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响，并将测试结果可视化。

本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程，评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响，并将测试结果可视化。

excel 的VBA小插件，可以提高excel小伙伴的工作效率!从此，准时下班不再是梦，而是基本操作

While(1)//死循环 { 任务 MyTask 实体代码; OSTimeDlyHMSM(x,x,x,x);//调用任务延时函数，释放 cpu 控制权， } } 假如我们新建了 2 个任务为 MyTask 和 YourTask,这里我们先忽略任务优先级的概念，两个 任务死循环中延时时间为 1s。如果某个时刻，任务 MyTask 在执行中，当它执行到延时函数 OSTimeDlyHMSM 的时候，它释放 cpu 控制权，这个时候，任务 YourTask 获得 cpu 控制权开 始执行，任务 YourTask 执行过程中，也会调用延时函数延时 1s 释放 CPU 控制权，这个过程中 任务 A 延时 1s 到达，重新获得 CPU 控制权，重新开始执行死循环中的任务实体代码。如此循 环，现象就是两个任务交替运行，就好像 CPU 在同时做两件事情一样。 疑问来了，如果有很多任务都在等待，那么先执行那个任务呢？如果任务在执行过程中， ALIENTEK 战舰STM32开发板 www.openedv.com