数据结构1 数组Array

VLA强化学习训练:π0到π0.5的技术优化与实现 视觉语言动作模型(VLA)作为多模态强化学习的重要分支,通过融合视觉、语言和环境状态数据实现智能决策。其核心技术在于多模态特征融合与动作空间设计,其中PPO算法因其出色的训练稳定性成为首选方案。在工程实践中,延迟补偿机制和课程学习设计能显著提升模型性能,如在四足机器人项目中使避障成功率提升47%。针对实际部署中的性能下降问题,需要特别关注硬件量化参数和控制频率一致性等关键因素。本文通过π0与π0.5版本的对比实验,详细解析了VLA模型在机械臂控制等具身智能场景中的优化路径。 阅读详情
  1. 数组:在连续的内存空间中,存储一组相同类型的元素。
  2. 区分:数组的访问(Access)和数组的搜索(Search)
  • 数组的访问(Access):
    通过索引访问某个元素
  • 数组的搜索(Search):
    查找某个元素
  1. 数据结构的四个方法:
  • 访问(Access) o(1)
    例:a = [1,2,3] 访问a[1] : 数组自带的内存地址+当前元素的位置*当前一个元素所占空间大小 从这个位置取数
  • 搜索(Search) o(N)
    从头开始遍历数组中的元素
  • 插入(Insert) o(N)
    若后面还有空间,将所有的元素向后移
    若后面没有空间,则开辟一块新空间,存放元素
  • 删除(Delete) o(N)
    将元素向前移
    对比两个数据结构:对比这四个方法的时间复杂度。
  1. 特点:适合读,不适合写
  2. 数组常用操作:
  • 创建数组
    java:
//方法1:
        int[] a = {1,2,3};
        System.out.println("a:"+ Arrays.toString(a));
        //方法2:
        int [] b = new int[]{1,2,3};
        System.out.println("b:"+ Arrays.toString(b));
        //方法3:
        int[] c = new int[3];
        for(int i = 0;i<a.length;i++){
            c[i] =i+1;
        }
        System.out.println("c:"+ Arrays.toString(c));
        //*方法4:
        ArrayList<Integer> arr = new ArrayList<>();
        for(int i = 0;i < 3;i++){
            arr.add(i+1);
        }
        System.out.println("arr:"+ arr.toString());
  • 添加元素
    java:
arr.add(99);
arr.add(3,88);
  • 访问元素
    java:
int c1 = c[1];
int arr1 = arr.get(1);
  • 修改元素
    java:
c[1] = 11;
arr.set(1,11);
  • 删除元素
    java:
arr.remove(3);
  • 遍历数组
    python的三种方法:
a = [1,2,3]
for i in a:
	print(i)

for index,element in enumerate(a):
	print("Index at ", index, "is : ",element)

for i in range(0,len(a)):
	print("i: ", i," element: ",a[i])

java:

for(int i = 0;i<c.length;i++){
    int current = c[i];
    System.out.println("c at index:"+i+": "+current);
}

for(int i = 0;i<arr.size();i++){
    int current = arr.get(i);
    System.out.println("c at index:"+i+": "+current);
}
  • 查找元素
    python:
index = a.index(2)
print(index)

java:

for(int i = 0;i<c.length;i++){
    if(c[i] == 99){
    	System.out.println("We found 99 in c!");
    }
}

boolean is99 = arr.contains(99);
    System.out.println("Are we found 99 in arr"+is99);
}
  • 数组的长度
    java:
int cSize = c.length;
int arrSize = arr.size();
  • 数组排序(内置的排序方法)
    python:
a.sort()

a.sort(reverse=True)

java:

c = new int[]{1,2,3};
arr = new ArrayList<>();
arr.add(2);
arr.add(3);
arr.add(1);

//升序:
Arrays.sort(c);
Collections.sort(arr);
System.out.println("c:"+ Arrays.toString(c));
System.out.println("arr:"+ arr);
//降序:
Collections.sort(arr,Collections.reverseOrder());
System.out.println("arr:"+ arr);
  1. 例题:
    在这里插入图片描述
class Solution:
    def findMaxConsecutiveOnes(self, nums: List[int]) -> int:
        result = 0
        count = 0
        for i in range(len(nums)):
            if nums[i] == 1:
                count += 1
                if result<count:
                    result = count
            else:
                count = 0
        return result
class Solution {
    public int findMaxConsecutiveOnes(int[] nums) {
        int result = 0,count = 0;
        for(int i = 0;i<nums.length;i++){
            if(nums[i] == 1){
                count += 1;
                if(result<count){
                    result = count;
                }
            }
            else{
                count = 0;
            }
        }
        return result;
    }
}

在这里插入图片描述

class Solution:
    def moveZeroes(self, nums: List[int]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify nums in-place instead.
        """
        for i in range(0,len(nums)):
            if nums[i] == 0:
                nums.remove(nums[i])
                nums.append(0)```

```java
class Solution {
    public void moveZeroes(int[] nums) {
        int index = 0;
        for(int i = 0;i<nums.length;i++){
            if(nums[i]!=0){
                nums[index] = nums[i];
                index++;
            }
        }
        for(int i = index;i<nums.length;i++){
            nums[i] = 0;
        }
    }
}

在这里插入图片描述

class Solution {
    public int removeElement(int[] nums, int val) {
        int count = 0;
        for(int i = 0;i<nums.length;i++){
            if(nums[i] != val){
                nums[count] = nums[i];
                count++;
            }
        }
        return count;
    }
}
使用IGV软件可视化染色质可及性 染色质可及性(chromatin accessibility)是指DNA序列在植物细胞核中的可访问程度。染色质是由DNA和蛋白质组成的复杂结构,它紧密地包裹在细胞核中,并影响基因的表达和功能。染色质可及性研究着重于理解染色质是否容易被转录因子和其他调控蛋白访问,从而影响基因的表达。文献中,常常会有下面这种图片来表示基因组上的一些区域或基因的染色质开放性强弱。一般情况下,我们可以使用IGV软件或GSA-man软件进行可视化,两者的操作相似。这里,以IGV软件为例,演示如何对染色质可及性进行可视化。 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. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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博主也是第一次当博主,想要做一名名副其实的程序员,当然本质可能还是个商科生,看到博客的朋友可以一起交流经验,wechat:LYI_1998 数组的定义: 数组(Array):是一种线性表结构。它用一组连续的内存空间来存储一组具有相同类型的数据,同时它也是最基础的数据结构。 !此处应有线性表概念:数据排成一条线,每个线性表上的数据最多只有前后两个方向。常见的线性表数据结构有:数组、链表、队列...

NobodyH的博客 660

nginx源码分析—数组结构ngx_array_t

Content 0. 序 1. 数组结构 1.1 ngx_array_t结构 1.2 ngx_array_t的逻辑结构 2. 数组操作 2.1 创建数组 2.2 销毁数组 2.3 添加1个元素 3. 一个例子 3.1 代码 3.2 如何编译 3.3 运行结果 4. 小结 0. 序 本文开始介绍ngin

幽雨雨幽 413

Python数组array和列表list 切片方式的异同

数组和列表的切片方式

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数据结构学习——动态数组C#实现

数据结构,动态数组C#实现

xiaojuese255的博客 4745
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Neflibata_mo
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