Arrays 101

基于NXP i.MX RT1180的无传感器FOC电机驱动实战指南 磁场定向控制(FOC)是一种先进的电机控制技术,它通过精密的数学变换,将三相交流电机的控制解耦为独立的转矩和磁场分量,从而实现高效、平稳、低噪音的驱动。其核心原理在于利用Park/Clark变换,在旋转坐标系下对电流进行线性控制。这项技术的价值在于显著提升了永磁同步电机(PMSM)的效率与动态性能,广泛应用于机器人、无人机和工业自动化等高精度场景。本文聚焦于利用NXP i.MX RT1180跨界处理器及其MCUXpresso SDK,快速实现一套完整的无传感器FOC解决方案。通过解析硬件平台选型、软件架构, 阅读详情

原作:Joshua Petrovich
翻译:EasyChen

如果你曾经写过使用大量变量的脚本(有时候近100个),你就会知道跟踪每个变量的内容和用途是多么的难受。真的,我曾经有过这样的经历。如果我们能把变量保存在另一个变量里边,变量列表的长度就从100减少到10以内。这就是数组是如何而来的。

一个数组,从最简单的形式来讲,是一个保存变量的变量。这很像一个城市里的一列房屋。城市拥有很多房屋,而每个房屋有一个地址。同样的情况,每个变量(房子)在一个数组(城市)里有它自己的地址,我们叫它索引。

让我们假设你有三个人名分别存放在叫做$sPerson1、$sPerson2和$sPerson3的变量中。现在你可以在你的程序中使用这三个变量,但是这样很容易忘记哪个变量是哪个……尤其是有其他变量的时候。要将这三个变量放到一个数组中,你可以像这样做:

<?php
    $arrayPeople 
= array("John", "Susie", "Dave");
?>

现在,我使用$arrayPeople来代替$sPerson1, $sPerson2, and $sPerson3。注意我是如何使用PHP中的array()函数的。如果这三个名字是数字,我不会使用引号把它引起来。为了显示这三个名字,我是这样做的:

<?php
    $arrayPeople 
= array("John", "Susie", "Dave");
    print 
$arrayPeople[0];
    print 
$arrayPeople[1];
    print 
$arrayPeople[2];
?>

 

 

为什么是从零开始?因为索引从那里开始。不管你把什么放到数组里,索引总是从零(0)开始自动累加。你可以手动给索引指定一个特定的入口,等一下我会说到这点。现在我将给你演示怎么通过一个循环自动的显示一个数组的内容:

 

<?php
    $arrayPeople 
= array("John", "Susie", "Dave");
    
$nArraySize = count($arrayPeople);
    for(
$index=0; $index < $nArraySize; $index++) // max. index is always number of entries - 1
                                                  // because index starts at zero
    
{
        print 
$arrayPeople[$index];
    }
?>

在这种情况下,$index是条目的索引(地址),$nArraySize是数组元素的个数。count()函数返回数组元素的个数。对像我刚才使用的小数组而已,使用循环的确增加了代码的长度,但是当你开始处理元素成百上千的数组时(他们的确存在),你就会很乐意使用循环了。

下边我将讲讲如何创建为数组创建你自己的索引。每当我使用SESSIONS来为我的网站设定管理员权限的时候,我都会使用数组来保存seesion信息。这里是相关的代码:

<?php
    $SESSION
= array(); // that creates a blank array
    
$SESSION["username"] = $sUserName;
    
$SESSION["password"] = $sPassword;
    
$SESSION["accesslevel"] = $nLevel;
    
// etc,etc,etc.
?>

看见我怎么使用单词来表示索引了吗?这样我就可以知道$SESSION["username"]包含的是人名。这比要从$SESSION[0]记起它保存的是用户名容易多了。我使用数组时总是像这样使用变量的名字代替索引来表示元素。所以为了在数组$arrayDays中保存$nDaysinMay,我会使用$arrayDays["nDaysinMay"]。这样我就能始终知道元素里包含的是什么变量。

下边我们进入多维数组。多维数组,听起来好像来自五十年代的科幻小说。其实,多维数组只是数组里的数组而已。还记得前边我怎么把变量放进数组的吗?现在我要往数组里放数组了。比如,我运营着一个网上书店,销售小说、儿童书籍和杂志,我把这些名字放到数组中。写成代码便是这样的:


<?php
    $arrayNovels 
= array("Andromeda Strain", "Rainbow Six", "Lord of the Rings");
    
$arrayKidBooks = array("Jack and Jill", "Clifford the Big Red Dog", "How Stuff Works");
    
$arrayMagazines = array("Motorcycle World", "Guitar One", "Car and Driver");
?>

现在已经相当紧凑了,但是我还可以把这三个数组放到一个叫做$arrayInventory的数组里。这里是如何用我刚才讲到的来实现它:


<?php
    $arrayNovels 
= array("Andromeda Strain", "Rainbow Six", "Lord of the Rings");
    
$arrayKidBooks = array("Jack and Jill", "Clifford the Big Red Dog", "How Stuff Works");
    
$arrayMagazines = array("Motorcycle World", "Guitar One", "Car and Driver");

    
$arrayInventory = array();
    
$arrayInventory["arrayNovels"] = $arrayNovels; // this is the same as index 0
    
$arrayInventory["arrayKidBooks"] = $arrayKidBooks; // this is the same as index 1
    
$arrayInventory["arrayMagazines"] = $arrayMagazines; // this is the same as index 2
?>

现在我可以用for循环来显示它们(包含上边的代码):


<?php
    $nSizeInv 
= count($ArrayInventory);
    for(
$indexInv=0; $indexInv < $nSizeInv; $indexInv++)
    {
        if(
$indexInv==0) // remember that index 0 is the array for novels
        
{
            
$arrayNovels = $ArrayInventory[$index];
            
$nSizeNovels = count($arrayNovels);
            for(
$indexNov=0; $indexNov < $nSizeNovels; $indexNov++)
            {
                
$sNovel = $arrayNovels[$indexNov];
                print 
"Novel: $sNovel";
            }
        }
        if(
$indexInv==1) // remember that index 1 is the array for kid's books
        
{
            
$arrayKidsBooks = $ArrayInventory[$index];
            
$nSizeKbooks = count($arrayKidsBooks);
            for(
$indexKbook=0; $indexKbook < $nSizeKbooks; $indexKbook++)
            {
                
$sKidsBook = $arrayKidsBooks[$indexKbook];
                print 
"Kids book: $sKidsbook";
            }
        }
        if(
$indexInv==2) // remember that index 2 is the array for magazines
        
{
            
$arrayMagazines = $ArrayInventory[$index];
            
$nSizeMags = count($arrayMagazines);
            for(
$indexMags=0; $indexMags < $nSizeMags; $indexMags++)
            {
                
$sMagazine = $arrayMagazines[$indexMags];
                print 
"Magazine: $sMagazine";
            }
        }
    }
?>

现在你已经做到了。你可以在你的脚本程式中任何需要的地方创建、填充和使用数组了。如果你有关于数组和PHP方面的问题,可以按上边的邮件地址给我写信。谢谢你阅读本文。

 

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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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DFshmily 153

byte[]数组的tostring()、Arrays.toString(byte[])和new String(byte[])区别

(一)byte[]数组的toString() 代码中bytes.toString()最终输出"[B@3429dbb8" 是因为这里的bytes是一个对象,它没有重写object类的toSting,它使用toString()方法继承自object类,JDK API中object类的toString()方法,返回的是对象的字符串形式:getClass().getName() + '@' + Integer.toHexString(hashCode()) (二)Arrays.toString(byte.

Sea-Lin的博客 4069
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KBUG
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