数组中的方法?charCodeAt();  String.formCharCode(); forEach();   map();

MT9V034摄像头学习笔记(一)_mt9v034摄像头循迹代码(1) 函数名称:uint8_t SCB_RegRead(uint8_t Device,uint8_t Address,uint16_t *Data)* 函数名称:uint8_t SCB_RegWrite(uint8 Device,uint8 Address,uint16 Data)* 函数名称:uint8 SCCB_SendByte(uint8 Data)* 函数名称:uint8 SCCB_ReadByte(void)* 修改时间:2018年3月4日。* 修改时间:2018年3月4日。 阅读详情

charCodeAt();   英文/字符排序。参数为0,表取数组里的第一个字符并将它转换为Unicode编码如a为97.

拼音字符和汉字排序

<script>
      var str="az";
      console.log(str.charCodeAt(0));
      console.log("一".charCodeAt(0).toString(16)); //转为16进制的unicode编码
      var arr=["zhangsan","lisi","Eileen"];
      arr.sort(function (a,b){
          return a.charCodeAt(0)-b.charCodeAt(0);
      });
      console.log(arr);
</script>

String.formCharCode();  将Unicode编码转换为字符或汉字,参数为unicode编码。

A-Z:65-90      a-z:97-122

数字字母混合的四位验证码。先打印1-9、A-Z、a-z再sort随机乱数

<script>
      var arr=[];
      for(var i=0;i<123;i++){
          if(i<10){
              arr.push(i);
              continue;
          }
          if(i<65) continue;
          if(i<91) {
              arr.push(String.fromCharCode(i));
              continue;
          }
          if(i<97) continue;
          arr.push(String.fromCharCode(i));
      }
      arr.sort(function(){
          return Math.random()-0.5;
      });
      arr.length=4;
      console.log(arr3.join(""));
</script>

forEach();   有三个参数。

修改产品的数量随机,求出每个产品的总价

<script>
        var data=[
            {id:1001,name:"餐饮1",num:1,price:10},
            {id:1002,name:"餐饮2",num:1,price:20},
            {id:1003,name:"餐饮3",num:1,price:30},
            {id:1004,name:"餐饮4",num:1,price:40},
            {id:1005,name:"餐饮5",num:1,price:50},
            {id:1006,name:"餐饮6",num:1,price:60},
            {id:1007,name:"餐饮7",num:1,price:70},
            {id:1008,name:"餐饮8",num:1,price:80},
            {id:1009,name:"餐饮9",num:1,price:90},
        ];
        data.forEach(function(item){  //item参数指数组的每一项
            item.num=parseInt(Math.random()*9 + 1);
            item.sum=item.num*item.price;
        });
        console.log(data);
</script>

map();  map遍历。与forEach相似,具备forEach的所有功能。map和forEach的区别:forEach遍历当前数组,没有返回值,不会返回新数组

map遍历当前数组,并且将当前数组中的元素返回给新数组,不使用return时,新数组的长度与原数组相同,但是每个元素都是undefined。

<script>
        var arr=[1,2,4,8,3,5,6];
        arr=arr.map(function(t){
            if(t%2===0){
                return t+1;  //不能用break,会报错,因为break只能用在循环或switch中,if不是循环
            }
            return t; //如果不返回,则未返回的数据就会变成undefined
        });
        console.log(arr);
</script>

 

ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序的解决方案 本文主要介绍了ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序的解决方案,希望能对使用Python的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案 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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