c#软件开发学习笔记--数组、数组的高阶函数

C#学习笔记——数组篇 Unity3D数字孪生开发笔记(四)一、递归二、数组1>语法三级目录 一、递归 方法内部又调用自身的过程; 核心思想:将问题转移给范围缩小的子问题; 适用性:在解决问题过程中,又遇到相同问题; 优势:将复杂的问题简单化; 缺点:性能较差(cpu占用过多) 注意:存在堆栈溢出 二、数组 从Array类派生的,一组数据类型相同的变量组合; 一种空间连续的数据结构; 元素通过索引(位置的序号)进行操作。 1>语法 声明数组 数据类型[ ]  ~ 数组名 初始化数组 数 阅读详情

c#软件开发学习笔记

一、数组

数组是一个用来存储相同类型数据的、固定大小的、具有连续内存位置的顺序集合。数组中的每个元素都对应一个索引值,索引从 0 开始依次递增,我们可以通过索引来访问数组中的指定元素

1.一维数组

//1.定义数组:数据类型[] 变量名;
// 变量名一般在后面加s
int[] ints; 
string[] strings;

//2.数组的初始化赋值
//格式: 变量名=new 数据类型[数组的长度]
ints = new int[10];//只指定长度
strings = new string[5] {"张三", "张三"  };//同时指定长度和初始化元素
int[] ages = new int[] { 1, 2, 3 };//不指定长度 长度由元素个数确定
int[] nums = { 1, 2, 3 }; //字面量定义数组

//3.获取数组中的元素
Console.WriteLine(name3[0]);	//数组名[索引]

2.多维数组

//1.定义多维数组
//int[n-1个逗号] = new int[每个维度的长度,,]
int[,] ints=new int[2, 3];

string[,] strings = new string[,]	//不用指定维度的长度,按照数据自动推导
{
    {"孙悟空","猪八戒","沙和尚" },
    {"刘备","曹操","孙权" },
    {"宋江","林冲","吴用" },
    {"贾宝玉","林黛玉","薛宝钗"}
};

//2.多维数组的属性与方法
Console.WriteLine(strings.Length); // 32位总长度12
Console.WriteLine(strings.LongLength);//64位总长度12
Console.WriteLine(strings.Rank);//2  维度数
Console.WriteLine(strings.GetLength(0)); //对应维度的长度 4
Console.WriteLine(strings.GetLength(1)); // 对应二维维度的长度 3

//3.遍历多维数组
//for循环遍历
for (int i = 0; i < strings.GetLength(0); i++) //遍历1维数据  相当于行 4
{
    for (int j= 0; j < strings.GetLength(1); j++)//遍历2位数据 相当于列  3
        Console.Write(strings[i,j]);//i=0  j = 0 1 2 
    Console.WriteLine("");
}

//foreach进行遍历
foreach (var item in strings)
    Console.WriteLine(item);

3.交错数组

交错数组: 就是装着数组的数组,交错数组里面存储的也是数组
交错数组和多维数组的区别: 交错数组每一个长度都可以不同,多维数组每一个维度长度都必须相同

int[] ints1;//一层交错数组,就是普通的一维数组
int[][] ints2;//二层交错数组,数组中装着一层交错数组
int[][][] ints3;//三层交错数组,数组中装着二层交错数组

int[][] intss2 = new int[][]
{
	new int[] { 1, 222, 3 },
	new int[] { 1,2,1, 2, 3 },
	new int[] { 1,2,3,3,3,3, 2, 3 },
	new int[] { 1, 2, 3, 45, 6, 6, 67, 2, 3 },
};

//foreach遍历
foreach (int[] Arr in intss2)
{
   foreach (int item in Arr)
       Console.WriteLine(item);
}

//for循环遍历
for (int i = 0; i < intss2.Length; i++)
{
    for (int j = 0; j < intss2[i].Length; j++)
        Console.WriteLine(intss2[i][j]);
}

二、数组的高阶函数

高阶函数: 参数也是一个函数的函数
回调函数: 以参数的形式传递进函数的函数

1.静态方法

int[] nums = { 1, 2, 3, 4, 5, 6 };

//1.从指定位置开始,清空指定长度
//Array.Clear(Array array, int index, int length)
Array.Clear(nums, 1, 3);

//2.indexOf()  查询元素的索引值
Array.IndexOf(nums3,3);
Array.LastIndexOf(nums3,3);	//从后往前匹配
Array.IndexOf(nums3,3,3);		//参数3的作用控制查询开始位置
Array.IndexOf(nums3, 3, 3, 2);		//参数4的作用控制查询的长度

//3.Find() 找一个满足条件的元素
//FindLast() 从后往前找 找到第一个满足条件的元素
Array.Find(ages, n => n < 18);		//Find找小于18的第一个元素
Array.FindLast(ages, n => n < 18);

//4.FindAll()  找所有满足条件的元素
int[] arr =  Array.FindAll(ages,n => n % 2 != 0);	//找到所有的奇数

//5.FindIndex()  找满足条件的元素的索引
//FindLastIndex() 从后往前找 找到第一个满足条件的元素的索引
Array.FindIndex(ages, n => n % 2 == 0);		//FindIndex()找到第一个偶数的元素的索引
Array.FindLastIndex(ages, n => n % 2 == 0);

//6.TrueForAll()所有元素都满足条件时 整体才为true,只要一个不满足条件 ,整体就为false
Array.TrueForAll(arr, n => n % 2 != 0);		//判断所有元素是否为奇数

//7.Exists()查找满足条件的元素 有一个满足条件,则整体为true
Array.Exists(ages,n => n % 3 == 0 && n % 5 == 0);//判断是否存在既能被3整除 又能被5整除的元素

//8.ForEach() 对所有元素执行操作
Array.ForEach(ages, n => Console.WriteLine(n + 10));

2.非静态方法

string[] strs = new string[] { "张三", "李1四" };

//1.All()方法 如果所有元素都满足条件 则为True
strs.All(n => n.Length == 2);	//False

//2.Any 只要一个满足条件 整体为true
strs.Any(n => n.Length == 2))	//True

//3.GetValue() 获取元素值
//SetValue() 修改元素值
strs.GetValue(0);		//张三
strs.SetValue("王五",0);

//4.GetType()获取类型
strs.GetType().BaseType.BaseType;

//5.GetLength() 指定维度获取长度
strs.GetLength(0);		//2



向量化和向量数据库的开发步骤,以及本地docker下载Redis-stack-server,以及如何将文本转成向量,以及文本向量化成功后将数据存入到Redis-stack-server这个向量数据库 内存可以作为向量数据库,但是一重启一断电数据就没了这了选择RedisStack作为向量数据,用来向量的存储,未来会改名成Redis8,也就是在原本的Reids的功能上增加了新的特性,本质上还是Redis向量数据库还可以用ElaticSearch、MongoDB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; 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[C#学习笔记] 在C#中如何创建不同数据类型的数组?

数组是一个存储相同类型元素的固定大小的顺序集合。数组是用来存储数据的集合,通常认为数组是一个同一类型变量的集合。声明数组是声明一个就像 numbers 这样的变量,然后使用 numbers[0]、numbers[1]、...、numbers[99] 来表示一个个单独的变量。数组中某个指定的元素是通过索引来访问的。

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