Golang数组学习

1. 数组的长度也是数组类型的一部分,即定义了不同长度的数组,类型是不一样的;

2. 当把一个数组赋值给另一个时,需要在做一次数组内存的拷贝操作,即修改赋值后的数组的元素值,不会影响被拷贝的数组,将数组作为函数参数传递时也不会改变;想要改变原数组,可以使用引用&;这样可以避免数组拷贝,当数组很巨大的时候,这种操作方式的效率是很高的

3. 格式:

var arrAge = [5]int{18, 20, 15, 22, 16}
var arrLazy = [...]int{5, 6, 7, 8, 22}
var arrKeyValue = [5]string{3: "Chris", 4: "Ron"}

4. 切片(slice)是对数组一个连续片段的引用,不需要使用额外的内存并且比使用数组更有效率,实际上格式中的第二种本质上是一个切片,式子表示创建了一个数组并给了切片arrLazy引用;也可以说是创建了arrLazy的切片;另外,切片不能再重新切片;

5. 使用make创建一个切片var slice1 []type = make([]type, len),也可以使用make的可选参数cap来定义切片的len的一部分长度

var slice1 []type = make([]type, len, cap),如slice := make([]int, 20, 50),可以被解释为创建了一个包含50个int类型数的数组并将其中的前20个的切片给了slice;

6. 使用new生成切片;new([50]int),当然也可以选择切片长度:new([50]int)[0:20];

new与make的区别:new和make都在堆上分配内存;new返回T类型的指针,并将申请的区域初始化为0,make返回一个已经初始化为0的初始值(如slice,map,channel)

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号去噪与特征提取能力;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术,显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题,实现自适应优化;②构建高效准确的轴承故障诊断模型,适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节,同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
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