遗留问题——数组合并

骨骼动画原理学习笔记 骨骼动画原理学习笔记什么是骨骼?如何利用骨骼驱动顶点?单关节骨骼如何驱动顶点?多关节骨骼如何驱动顶点?有了骨骼,如何动画?动画控制动画数据加载流程遗留问题 骨骼动画可以看作一种高效的动画数据压缩技术。 最有弹性的动画系统,可想像成动画师能控制物体表面上无穷多的点。当然,用这种方法制作动画,其结果会是无穷大量的数据!此理想的简化版本是控制三角形网格的顶点,那么实际上,我们是把描述动画的信息加以压缩... 阅读详情

就是上次我的面试题。

我今天一写才彻底明白,什么叫:你平时根本不写代码。。。

因为我连数组的定义都是错的,额!



这个是我写的垃圾代码:

#include<iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
int main(){
	int a[4]={1,2,3,4};
	int b[4]={2,3,4,5};
	int c[100];
	
	for(int i=0;i<(sizeof(a)+sizeof(b))/4;i++){
		if(i<sizeof(a)/4){
			c[i]=a[i];
		}
		else{
			c[i]=b[i-sizeof(a)/4];
		}
	
	}
	sort(c,c+(sizeof(a)+sizeof(b))/4);

	for(int j=0;j<(sizeof(a)+sizeof(b))/4;j++){
		cout<<c[j]<<endl;
	}	
	
	return 0;
} 

写了一个简单的,但是,一直说是有序数组,我就觉得这个“有序”很有陷阱。就查了一下:

public static int[] MergeList(int a[],int b[])
    {
        int result[];  
         if(checkSort(a) && checkSort(b))  //检查传入的数组是否是有序的
        {
             result = new int[a.length+b.length];
            
             int i=0,j=0,k=0;   //i:用于标示a数组    j:用来标示b数组  k:用来标示传入的数组
 
             while(i<a.length && j<b.length)
                 if(a[i] <= b[j]) {
                     result[k++] = a[i++];
                }else{
                     result[k++] = b[j++];
                 }
 
            /* 后面连个while循环是用来保证两个数组比较完之后剩下的一个数组里的元素能顺利传入 */
             while(i < a.length) 
                 result[k++] = a[i++];
             while(j < b.length)
                 result[k++] = b[j++];
             
             return result;
         }
         else 
         {
            System.out.print("非有序数组,不可排序!");
             return null;
         }
     }
     
真的是,原来是这样的,我真的是,哎。。。



一开始不明白这里的while();觉得有问题,但是想了想,应该是只有一个数组会有剩余的,就明白了。啦啦啦啦~~~~



Linux在shell中自动生成1到100的数组方法(两种方法) 之前自己在写shell脚本的时候,需要自动创建1-100的文本确不知道该如何去创建。今天小编给大家分享两种方法,需要的朋友参考下 立即下载

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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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