java:用两个队列实现栈

QDMA工程搭建/windows驱动编译与性能测试 请注意,根据您的目标操作系统,您可能需要在windows启动配置中启用测试签名的驱动程序,以便启用此驱动程序的安装。右键单击设备,选择更新驱动程序软件,然后选择构建的QDMA驱动程序的文件夹(通常为。创建一个新工程,在IP Catalog中搜索QDMA,双击创建qdma ip核。驱动程序安装安装驱动程序最简单的方法是通过Windows的“设备管理器”。如果系统提示未经验证的驱动程序发布者,请选择无论如何安装此驱动程序软件。本节主要介绍QDMA驱动在Windows系统的源文件、编译和安装过程。 阅读详情

题目:利用两个队列模拟栈,分析图如下: 

  1. abcd一次进入队列模拟进入栈;
  2. 进行出栈操作,表示d要出栈,根据队列的先进先出原则,只有abc依次出队列d才有机会出队列,所以abc从queue01出队列到queue02,d出队列实现出栈操作;
  3. 元素ef需要进栈,直接进入到queue01队列即可;
  4. 进行出栈操作,表示f需要出栈,此时将e出队列进去到queue02,f出队列达到出栈效果。

注:如果第五步需要进行出栈操作,则需要将queue02的元素都出队列到queue01,剩下最后一个元素e出queue02队列实现出栈操作。

代码实现如下: 

package com.example.offer;

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

public class TestMyStack {
    public static void main(String[] args) {
        MyStack<String> myStack=new MyStack<>();
        myStack.push("我");
        myStack.push("爱");
        myStack.push("学习");
        myStack.push("吗");
        myStack.pop();
        myStack.pop();
        myStack.push("游戏");
        while (myStack.size()>0){
            System.out.println(myStack.pop());
        }
    }
}

/**
 * 利用两个队列实现栈
 */
 class MyStack<T>{
     private Queue queue01=new LinkedList();//用于入栈
     private Queue queue02=new LinkedList();//用于出栈

    /**
     * 实现出栈操作:出栈操作比进栈操作麻烦点
     * @return
     */
     public T pop(){
         //如果queue01和queue02都为空,则模拟栈中为空
         if(queue01.isEmpty() && queue02.isEmpty()){
             return null;
         }
         //如果queue01不为空,且size>1 先出队列,剩最后一个元素为要出栈的元素
         while(!queue01.isEmpty()){
             if(queue01.size()<=1){
                 return (T)queue01.poll();
             }else{
                 queue02.offer(queue01.poll());
             }
         }
         //如果queue01为空queue02不为空 则将queue2的元素出队列,进到queue01 剩最后一个元素为需要出栈的元素
         if(queue01.isEmpty() && !queue02.isEmpty()){
             while(!queue02.isEmpty()){
                 if(queue02.size()<=1){
                     return (T)queue02.poll();
                 }else{
                     queue01.offer(queue02.poll());
                 }
             }
         }
         return null;
     }

    /**
     * 实现入栈操作
     *
     * @param node
     */
     public void push(T node){
         queue01.offer(node);
     }

    /**
     * 模拟栈的大小
     * @return
     */
     public int size(){
         return queue01.size()+queue02.size();
     }
}

 

GEE:关于遥感生态指数(RSEI)的若干疑问 本文记录了若干关于在 Google Earth Engine (GEE)平台上,计算基于主成分分析(PCA)的遥感生态指数(RSEI)的问题。并记录了解决这些问题的一些答案。问题包括,主成分分析的特征值的正负,主成分的占比,去云后空值像素的处理方法,异常值处理方法,如何看载荷等。 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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程序员楂楂
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