数组与Object的关系及其反射类型

了解你的GPU:深入探讨AMD SMI 2024年9月17日 作者:Matt Elliott对于使用AMD硬件的系统管理员和高级用户来说,性能优化和高效的资源监控至关重要。AMD系统管理界面命令行工具`amd-smi`正是为了解决这些需求而设计的。amd-smi是一个多功能的命令行工具,专门用于管理和监控AMD硬件,主要侧重于GPU。作为未来取代`rocm-smi`的工具,`amd-smi`有望成为跨广泛设备的AMD硬件管理的主要工具。 阅读详情

1、示例代码

package cn.sunft.day01.reflect;

import java.util.Arrays;

/**
 * 数组与Object的关系及其反射类型
 * @author sunft
 *
 */
public class ArrayTest {
	
	public static void main(String[] args) {
		int[] a1 = new int[]{1, 2, 3};
		int[] a2 = new int[4];
		int[][] a3 = new int[2][3];
		String[] a4 = new String[]{"a", "b", "c"};
		
		//true
		System.out.println(a1.getClass() == a2.getClass());
		
		//下面两行在JDK8直接报不兼容的类型
		//System.out.println(a1.getClass() == a4.getClass());
		//System.out.println(a1.getClass() == a3.getClass());
		System.out.println(a1.getClass().getName());
		System.out.println(a1.getClass().getSuperclass().getName());
		System.out.println(a4.getClass().getSuperclass().getName());
		
		Object aObj1 = a1;
		Object aObj2 = a4;
		//报错
		//Object[] aObj3 = a1;
		Object[] aObj4 = a3;
		Object[] aObj5 = a4;
		
		System.out.println(a1);
		System.out.println(a4);
		//注意工具类的使用
		System.out.println(Arrays.asList(a1));
		System.out.println(Arrays.asList(a4));
	}
	
}

控制台打印结果:

true
[I
java.lang.Object
java.lang.Object
[I@15db9742
[Ljava.lang.String;@6d06d69c
[[I@15db9742]
[a, b, c]

【C2000系列DSP的Bootloader详解】实现过程、流程图与示例代码 C2000 Bootloader 的核心逻辑可概括为 “初始化→选模式→加载程序→校验→跳转” 五步。对于小白来说,无需纠结底层寄存器配置(驱动库已封装),重点理解 “启动流程” 和 “数据传输 + 校验” 的核心思想即可。 通过本文的流程图和示例代码,相信你已经掌握了 C2000 Bootloader 的核心原理。实际开发中,可基于 TI 提供的 Bootloader 示例(C2000Ware 中自带)进行修改,快速适配自己的硬件和应用场景。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Nazarite_KakaLuoTo
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