C#中HashTable的使用

一,哈希表(Hashtable)简述

   在.NET Framework中,Hashtable是System.Collections命名空间提供的一个容器,用于处理和表现类似key/value的键值对,其中key通常可用来快速查找,同时key是区分大小写;value用于存储对应于key的值。Hashtable中key/value键值对均为 object类型,所以Hashtable可以支持任何类型的key/value键值对.

二,哈希表的简单操作

在哈希表中添加一个key/value键值对:HashtableObject.Add(key,value);
在哈希表中去除某个key/value键值对:HashtableObject.Remove(key);
从哈希表中移除所有元素:            HashtableObject.Clear();
判断哈希表是否包含特定键key:       HashtableObject.Contains(key);
下面控制台程序将包含以上所有操作:
using System;
using System.Collections; //使用Hashtable时,必须引入这个命名空间
class hashtable
{
   public static void Main()
   {
   Hashtable ht=new Hashtable(); //创建一个Hashtable实例
   ht.Add("E","e");//添加key/value键值对
   ht.Add("A","a");
   ht.Add("C","c");
   ht.Add("B","b");

   string s=(string)ht["A"];
   if(ht.Contains("E")) //判断哈希表是否包含特定键,其返回值为true或false
     Console.WriteLine("the E key:exist");
   ht.Remove("C");//移除一个key/value键值对
   Console.WriteLine(ht["A"]);//此处输出a
   ht.Clear();//移除所有元素
   Console.WriteLine(ht["A"]); //此处将不会有任何输出
   }
}


三,遍历哈希表

遍历哈希表需要用到DictionaryEntry Object,代码如下:
for(DictionaryEntry de in ht) //ht为一个Hashtable实例
{
    Console.WriteLine(de.Key);//de.Key对应于key/value键值对key
    Console.WriteLine(de.Value);//de.Key对应于key/value键值对value
}

四,对哈希表进行排序

   对哈希表进行排序在这里的定义是对key/value键值对中的key按一定规则重新排列,但是实际上这个定义是不能实现的,因为我们无法直接在 Hashtable进行对key进行重新排列,如果需要Hashtable提供某种规则的输出,可以采用一种变通的做法:
ArrayList akeys=new ArrayList(ht.Keys); //别忘了导入System.Collections
akeys.Sort(); //按字母顺序进行排序
for(string skey in akeys)
{
    Console.Write(skey + ":");
    Console.WriteLine(ht[skey]);//排序后输出
}

<think>好的,我现在要处理用户关于Android 12中RKNN开发配置和使用教程的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 用户提供了三个引用。引用1提到了RKNN Model Zoo和RKNN Toolkit2的环境配置,包括安装Miniconda3。引用2是关于系统镜像下载,特别是Ubuntu 22.04版本和导出ONNX模型。引用3讨论了RV1808/1126使用RKNN作为MediaPipe推理后端的步骤,包括配置参数如use_rga、use_mmap和data_type的设置,以及反量化的处理。 用户的问题集中在Android 12上,所以需要将引用中的信息与Android系统关联起来。引用3提到了MediaPipe和RKNN的集成,这可能适用于Android开发,但需要确认是否支持Android 12。此外,RKNN Toolkit2的环境配置可能在不同平台上有所不同,用户可能需要针对Android进行调整。 接下来,我需要考虑Android开发中RKNN的一般步骤,比如环境准备、模型转换、集成到Android应用、配置参数和性能优化。结合引用中的信息,模型转换部分可以参考引用2提到的导出ONNX模型,然后使用RKNN Toolkit转换为RKNN格式。引用3中的配置参数(如use_rga、use_mmap、data_type)可能在Android中同样适用,但需要查阅相关文档确认。 可能还需要指导用户如何将RKNN库集成到Android项目中,比如添加依赖项或NDK配置。此外,性能优化方面,引用3提到的反量化处理可能需要特别注意,尤其是在Android设备上的实现。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的资料。需要验证引用中的信息是否适用于Android 12,例如系统镜像是否支持,或者是否有特定版本的要求。如果某些步骤在引用中没有明确说明,可能需要提示用户参考官方文档或社区资源。</think>### Android 12 RKNN 开发配置与使用教程 #### 1. **环境准备** - **系统镜像与工具链**: 根据引用[2],建议使用Ubuntu 22.04作为开发环境,并下载Orange Pi 5 Pro等支持RKNN的硬件镜像。对于Android 12开发,需确保RKNN Toolkit2适配Android NDK版本(推荐NDK 21+)[^2]。 - **安装RKNN Toolkit2**: 参考引用[1],通过Miniconda3配置Python环境(建议Python 3.8),并安装RKNN Toolkit2以支持模型转换与推理。命令示例: ```bash pip install rknn_toolkit2 ``` #### 2. **模型转换(ONNX转RKNN)** - **导出ONNX模型**: 使用PyTorch或TensorFlow等框架导出模型为ONNX格式(引用[2])。 - **转换为RKNN格式**: 编写RKNN配置文件(`config.yml`),指定输入尺寸、量化方式等参数。示例代码: ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3568', mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) rknn.load_onnx(model="model.onnx") rknn.build(do_quantization=True, dataset="dataset.txt") rknn.export_rknn("model.rknn") ``` #### 3. **Android项目集成** - **添加RKNN库依赖**: 将编译好的RKNN动态库(`librknnrt.so`)和模型文件(`model.rknn`)放入Android项目的`jniLibs`目录。 - **JNI接口开发**: 通过JNI调用RKNN的C/C++ API实现推理。关键配置参考引用[3]: ```cpp #include <rknn/rknn_runtime.h> rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, nullptr); ret = rknn_inputs_set(ctx, input_num, input_attrs); ret = rknn_run(ctx, nullptr); ret = rknn_outputs_get(ctx, output_num, output_attrs, nullptr); ``` #### 4. **关键配置参数** - **use_rga与use_mmap**: 根据引用[3],若Android设备不支持硬件加速(如RGA),需将`use_rga`和`use_mmap`设为`false`。 - **数据量化类型**: `data_type`可选`uint8`或`fp32`。若选`uint8`,需手动实现反量化;若选`fp32`,RKNN会自动处理[^3]。 #### 5. **性能优化** - **多线程推理**: 利用Android的`ThreadPoolExecutor`并行处理输入数据。 - **内存优化**: 启用`use_mmap`(若支持)减少内存拷贝开销,或通过零拷贝技术直接操作物理内存。 #### 6. **调试与验证** - **日志输出**: 启用RKNN的调试模式(`RKNN_LOG_LEVEL=DEBUG`)查看详细运行信息。 - **性能分析**: 使用`rknn.query(RKNN_QUERY_PERF_DETAIL)`获取各层耗时,针对性优化模型结构。
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