java集合-把商品放入集合中调用(新手)

Java Map集合使用方法介绍(2)——商品信息管理 Java public class Goods { private String id;//商品编号 private String name;//商品名称 private double price;//商品价格 //构造方法 public Goods(String id,String name,double price){ this.id = i 阅读详情

//创建的一个包名。

package qige;

//导入的一个包。
import java.util.*;

//定义一个类。
public class Ipcs {

  //公共静态的主方法。
  public static void main(String[] args) {

  //创建ArrayList集合。
  ArrayList<IPone> arr = new ArrayList<IPone>();

  //创建对象。

  IPone a = new IPone();
  IPone a1 = new IPone();
  IPone a2 = new IPone();

  //把属性添加到集合中。
  arr.add(a);
  arr.add(a1);
  arr.add(a2);
  System.out.println("商品品牌 商品尺寸 商品价格 商品库存");

  //给属性赋值。
  a.brand = "中兴";
  a.size = 6.1;
  a.price = 2555;
  a.count = 15;//给属性赋值。
  a1.brand = "小米";
  a1.size = 15.6;
  a1.price = 2666;
  a1.count = 15;//给属性赋值。
  a2.brand = "华为";
  a2.size = 16.6;
  a2.price = 2999;
  a2.count = 20;

  //定义for循环。(arr.size是集合的长度。size相当于数组里的length)
  for(int i=0;i<arr.size();i++) {

  //打印所有的商品品牌(brand品牌。   arr.get是集合里的方法。)
  System.out.print(arr.get(i).brand+" ");

  //打印所有的商品尺寸(size是尺寸。)
  System.out.print(arr.get(i).size+" ");

  //打印所有的商品价格(price是价格)
  System.out.print(arr.get(i).price+" ");

  //打印所有的商品库存(count是库存)
  System.out.println(arr.get(i).count+" ");
    }
  }
}

 ==集合有三个方法  第一个是  size   长度  |  第二个是 get   得到  |  第三个是  add   添加 ==
JAVA集合-LIst集合实现商品的CRUD(增删改查) 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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