由于最近几天在学习深度学习算法，对class中的self参数是如何传递感到惊奇和疑惑。 在深度学习算法中运用了大量class，这样是为了模块化方便进行管理，对于其中的参数和梯度的传递并没有出现传统的用return去传递参数和梯度。
经过几天写简单的class一遍遍尝试我发现，在class中，形如 self.b = a 或者 self.c = [a，a,a],或者 d = self.b 这些，他们传递的是地址。
1、self.b得到了a的地址， 如果self.b + 1, 那么如果你要打印a你会发现a突然+1了， 相同如果你a+1那么self.b也+1了。
2、self.c列表中其实保存的是a的地址， 如果初始a = 0，对self.c遍历self.c[i] + 1， 你会发现最后self.c 中所有的元素都加上了 +3,把遍历结果打印出来就是[1,1,1] , [2,2,2], [3,3,3], 这就是因为保存的是地址,self.c[i] 就是地址的内容，每次+1也就每次都修改了a的内容
3、self.b 得到的是a的地址， self.b把地址有传给d, 如果d此时+1 那么self.b, self.c， a都将发生变化。
4、如果我们想只传递形参，我们可以使用一些copy的方法
