墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
300+累计阅读
352平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
// 字典是什么？
// 与集合类似，字典也是一种存储唯一值的数据结构，但它是以 键值对 的形式来存储
// ES6中字典名为Map
// 字典的常用操作：键值对的增删改查
const map = new Map()
// 增
map.set('a','aa') // 设置键和值
map.set('b','bb')
// 删
map.delete('b')
map.clear()
// 改
map.set('a','bb')
// 查
let val = map.get('a') // 获取值
// 判断元素是否在集合中
let isHas = map.has('a') // true
matlab实现MSK调制解调
文章目录一、要求二、设计三、代码四、结果五、结论 一、要求 画出MSK信号产生的信息、I路、Q路信号对比图以及接收端解调的信息恢复的对比图。 二、设计 1.MSK调制 2.MSK解调 三、代码 clear all;clc; N=20; T=1; fc=10; Fs=100; bitstream=randi([0,1],1,N); bitstream1=2*bitstream-1; b0=1; for i=1:N encode_output(i)=b0*bitstream
字典类型(map)
以上只是基本的存储类型，而各个编程语言中的字典都会在此基础上进行相应的修改和优化(想了解更多的可以看一下GO中map底层实现机制)这种结果之所以块，是因为根据key可以直接找到数据存放的位置；而其他的数据类型是需要从前到后去逐一比对，相对来说比较耗时。这种类型最大的特点就是查找速度非常快，因为他的底层存储就是基于哈希表存储的(不同语言还会有一些差异)。注意：键不重复&键必须可哈希(int/bool/float/string/array)前提：键不重复 &键必须可哈希。
UWB定位原理详细介绍
Hello大家好我是小智，今天我来给大家介绍下超宽带的定位原理，首先我们来讲下什么是UWB技术。 超宽带（Ultra Wide Band）简称UWB，和我们熟悉的WIFI、蓝牙技术一样属于通信技术的一种，UWB是一种无线载波通信技术，它不采用正弦载波，而是利用纳秒级的非正弦波窄脉冲传输数据，其所占的频谱范围很宽，右图是一种典型的正弦载波信号图。 UWB这种技术有什么特点呢？ UWB系统结构实现简单；2.具有高速的数据传输能力；3.功耗低；4.安全性高；5.多径分辨能力强；6.可用于精确定位等特点。 UWB.
字典、哈希与Map(归纳的不错)
HashMap、Map等是很多公司面试、笔试的时候常考的题目，也是实际开发中经常用到的数据结构，必须好好掌握。因此我从《J2EE开发全程实录》中摘取了下面的片段，希望对同学们有帮助。学习时请对照着《数据结构》这门课中“散列”相关的章节复习。在实际问题中，按照给定的值进行数据查询是经常遇到的，比如，在电话号码簿中查询某个人的电话号码；在图书馆中按照ISBN编号查找某本书的位置；在地图中按照
GPOPSII 对控制量变化率进行约束，避免控制量振荡
在这篇文章中，在GPOPSII中通过对控制量变化的约束，优化求解得到更平滑的控制量曲线，更符合真实控制约束。
vivado运行时报错 license文件更新操作
vivado使用：SYNTHESIS->Run Synthesis 时报错 [Common 17-345] A valid license was not found for feature ‘Synthesis’ and/or device ‘xc7vx485t’. Please run the Vivado License Manager for assistance in determiningwhich features and devices are licensed for your sy
【C++编程】字典 map/multimap 容器基本操作
class my_compare // 自定义排序public:bool operator()(int v1, int v2) // 仿函数，重载 () 运算void printMap(map &m) // 逐个元素打印i!=m.end();
使用SAM进行遥感图像语义分割
SAM（Segment Anything Model）的成功表明了以数据为中心的机器学习的重要性。然而，由于遥感（RS）图像注释的困难和高成本，大量有价值的RS数据仍然没有被标记，特别是在像素级。在这项研究中，我们利用SAM和现有的RS物体检测数据集，开发了一个高效的管道来生成大规模的RS分割数据集，称为SAMRS。SAMRS在规模上超过了现有的高分辨率RS分割数据集几个数量级，并提供了物体类别、位置和实例信息，可用于语义分割、实例分割和物体检测，无论是单独还是组合。
C++容器——字典（map）
c++容器map 初始化 元素查找 修改 迭代器
用STM32的SPI模式2搞定SSI绝对值编码器通信（附完整代码与避坑点）
本文详细解析了如何使用STM32的SPI模式2实现SSI绝对值编码器通信，包括硬件设计、SPI配置、数据处理算法及稳定性优化技巧。通过完整的代码示例和避坑指南，帮助工程师解决时序匹配、数据解析等常见问题，提升工业自动化系统中的编码器通信可靠性。
Vue3 - 详细实现安装西瓜视频 xgplayer 插件详细配置及使用教程，利用西瓜视频播放器播放 mp4、flv、hls 格式视频文件及视频推流（直播或监控摄像头画面），支持移动端H5及PC网站！
vue3，nuxt3，西瓜视频，xgplayer，插件组件，xgplayer-hls，xgplayer-flv，xgplayer-mp4，播放视频点播和直播视频流，监控实时播放推流，倍速播放，在线flv在线推流地址，HLS播放，vue3西瓜播放器，vue如何使用西瓜视频插件做直播推流回流，视频点播，flv在线视频流播放，截图功能，自定义播放器样式，截屏，监控视频，vue3使用西瓜播放器播放flv、hls、mp4视频，截屏按钮，直播流，报错，黑屏，加载失败，苹果ios不兼容，重连，怎么改样式，很卡，详细教程，
Go---字典（map）
"name" : "隔壁老王" , "habby" : "喜欢隔壁少妇" } fmt . Println(dic) // map[habby:喜欢隔壁少妇 name:隔壁老王]
YOLO11涨点优化：损失函数优化 | 引入MPDIoU，利用边界框左上角和右下角距离，彻底解决重叠框匹配失效问题
【摘要】针对目标检测中重叠框匹配失效问题，本文提出基于MPDIoU损失函数的解决方案。MPDIoU通过同时约束边界框的左上角和右下角两点距离，有效解决了传统IoU损失在重叠场景下的优化歧义问题。文章首先分析YOLO系列在密集目标检测中的性能瓶颈，指出GIoU/CIoU等现有方法无法区分相同IoU值但偏移方向不同的预测框。随后详细解析MPDIoU的数学原理及其相对于主流损失函数的优势，证明两点距离约束能提供唯一优化方向。最后给出在YOLO11中实现MPDIoU的具体方案，包括核心代码修改点和架构适配建议。实验
字典的常用操作，map zip的使用
# 字典是一个可变的数据类型 # 创建空字典 dic = {} print(type(dic)) # <class 'dict'> # 创建字典（1） 元素不限，可以是任何数据类型 zbq_infor = {"addr": "Hebei", "age": "36", "hobbit": ["play basketball", "play football"]} # 注意1 键只能是不可变的数据类型 # zbq_infor = {["adder"]:"Hebei"} TypeE.
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
python中列表、字典和map，lambda函数的操作浅析新
一：一些简单的操作列表切片a=[1,2,3,4,5,6,7,8] a[1:] [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] a[::-1] [8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] a[2:4] [3, 4] a[::-2] [8, 6, 4, 2] a[-3:-1] [6, 7]列表生成x=[x**2 for x in a] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]字典生...
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
python中列表、字典和map，lambda函数的操作浅析
列表切片a=[1,2,3,4,5,6,7,8] a[1:] [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] a[::-1] [8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] a[2:4] [3, 4] a[::-2] [8, 6, 4, 2] a[-3:-1] [6, 7]列表生成x=[x**2 for x in a] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]字典生成b={'q':1...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
python中set、map、assert、glob、字典操作
1.set():表示创建集合。 2.在集合里面添加一些元素，add()方法 3.map的用法 In [12]: a = "3,4,5".split(",") In [13]: a Out[13]: ['3', '4', '5'] In [14]: b = map(int,a) In [15]: b Out[15]: <map at 0x7f2921085da...
java的字典序排序_java实现对map的字典序排序操作示例
本文实例讲述了java实现对map的字典序排序操作。分享给大家供大家参考，具体如下：java中对map的字典序排序，算法验证比对微信官网https://mp.weixin.qq.com/wiki?t=resource/res_main&id=mp1421141115&token=&lang=zh_CN，搜索关键字“附录1-JS-SDK使用权限签名算法”import java...
字典序 java_java实现对map的字典序排序操作示例
本文实例讲述了java实现对map的字典序排序操作。分享给大家供大家参考，具体如下：java中对map的字典序排序，算法验证比对微信官网https://mp.weixin.qq.com/wiki?t=resource/res_main&id=mp1421141115&token=&lang=zh_CN，搜索关键字“附录1-JS-SDK使用权限签名算法”import java...
js字符串的字典序_java实现对map的字典序排序操作示例|chu
本文实例讲述了java实现对map的字典序排序操作。分享给大家供大家参考，具体如下：java中对map的字典序排序，算法验证比对微信官网https://mp.weixin.qq.com/wiki?t=resource/res_main&id=mp1421141115&token=&lang=zh_CN，搜索关键字“附录1-JS-SDK使用权限签名算法”import java...
map-字典的底层、约束和操作
Go 语言的字典类型其实是一个哈希表（hash table）的特定实现，它能存储的不是单一值的集合，而是键-元素对的集合。在这个实现中，键和元素的最大不同在于，前者的类型是受限的，而后者却可以是任意类型的。 带着问题 map的底层结构是什么样的？ map的键值映射过程？ 键不能是哪些类型？为什么？ map是什么情况下扩容？ for range map为什么是无序的？ map基础数据结构 ma...
TS — Map 对象, Map与字典的区别
TS — Map 对象， Map与字典的区别
java字符串字典排序_java实现对map的字典序排序操作示例
本文实例讲述了java实现对map的字典序排序操作。分享给大家供大家参考，具体如下：java中对map的字典序排序，算法验证比对微信官网https://mp.weixin.qq.com/wiki?t=resource/res_main&id=mp1421141115&token=&lang=zh_CN，搜索关键字“附录1-JS-SDK使用权限签名算法”import java...
[Go]字典（map）的操作和约束
字典（map）存储的是键值对（key-value pair，一个键值对代表了一对键和值。一个键和一个值分别代表了一个从属于某一类型的独立值，把它们两个捆绑在一起就是键值对，也称“键-元素对”）的集合 Go语言的字典类型其是由一个哈希表特定实现的，在这个实现中，键和元素最大不同在于，前者的类型是受限的，后者却可以是任何类型 1 package main 2 3 impo...
Java讯序_java实现对map的字典序排序操作示例
本文实例讲述了java实现对map的字典序排序操作。分享给大家供大家参考，具体如下：java中对map的字典序排序，算法验证比对微信官网https://mp.weixin.qq.com/wiki?t=resource/res_main&id=mp1421141115&token=⟨=zh_CN，搜索关键字“附录1-JS-SDK使用权限签名算法”importjava.util.Ar...
go map字典操作
断言 在现代化 程序中 有助于 终止代码 , 防止 更大的 错误产生。
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
1万+
扫一扫
