java底层原理---ArrayList源码分析

使用BERT中文问答系统遇到警告信息UserWarning: None of the inputs have requires_grad=True. Gradients will be None的处置 使用BERT的中文问答系统当你遇到的警告信息 UserWarning: None of the inputs have requires_grad=True. Gradients will be None 是由 PyTorch 的 torch.utils.checkpoint 模块生成的。这个警告意味着在使用梯度检查点(gradient checkpointing)时,所有的输入张量都没有设置 requires_grad=True,因此不会计算任何梯度。 阅读详情

java底层原理—ArrayList源码分析

引言

学习底层是为了更好的选择合适数据结构进行开发,这篇是为了讲解ArrayList底层原理的,同时也是总结一下自己的学习成果。

太多的文字让人看得眼花缭乱,废话不多说,上图解。

这是ArrayList的属性:

在这里插入图片描述

一、创建ArrayList对象,初始化过程
  1. ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
    
  2. public ArrayList() {
         //this.当前数组=默认数组
        this.elementData = DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA;
    }
    
    • 给当前存储数据的数组创建出来,创建完毕。
二、调用add方法,添加数据过程
  1. list.add("admin");
    
  2. public boolean add(E e) {
        ensureCapacityInternal(size + 1); 
        //add方法把值"admin"传过来就是参数 e ,然后把值放进当前数组的下一个位置,但是我们这个当前数组还并没有被创建,我们就可以看看上面的方法
        elementData[size++] = e;
        return true;
    }
    
  3. 执行ensureCapacityInternal方法

    private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {
        if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
            minCapacity = Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);
        }
    
        ensureExplicitCapacity(minCapacity);
    }
    
    • 判断当前数组是否是空的元素数组(一般第一次都是)
    • Math.max()方法是判断两个参数的大小,返回较大的值
    • DEFAULT_CAPACITY是默认容量(10),一般第一次都是会返回默认容量
  4. 执行ensureExplicitCapacity方法

    private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
        modCount++;
    
        // overflow-conscious code
        if (minCapacity - elementData.length > 0)
            grow(minCapacity);
    }
    
    • 方法参数是最小容量
    • 如果最小容量(将要开辟的元素空间大小) - 当前数组的长度 > 0 那么就证明空间大小不够,就会执行grow扩容方法
  5. 如果容量不够则执行grow方法

    private void grow(int minCapacity) {
        // overflow-conscious code
        int oldCapacity = elementData.length;
        int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
        if (newCapacity - minCapacity < 0)
            newCapacity = minCapacity;
        if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
            newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
        // minCapacity is usually close to size, so this is a win:
        elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
    }
    
    • 此方法先是获取到了当前数组的长度大小,然后以 oldCapacity + (oldCapacity >> 1) 的方式每次扩容1.5倍的容量
    • 然后最后将当前数组给copy替换成新容量的数组,至此扩容完毕。
三、总结
  • ArrayList底层使用数组进行存储数据
  • ArrayList扩容机制每次扩容1.5倍
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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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