Groovy. List

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在Groovy中定义一个集合比Java中更简单,单和dart语法好像是一样的:

 def list = [1, 2, 3]

 我们可以使用list.class 的方式打印出什么类型,它是个ArrayList,这个在官网文档有说明:

 在Java中我们可以一个集合只能存储一种类型 比如String,Integer等 但是在Groovy  你可以存储任意的类型

 def list = ["1", 2, true,3.2]

但可能很多人说我需要要创建一个LinkedList  这个在Groovy也简单 要使用as关键字

def linkedList = [2, 3, 4] as LinkedList

除了这种方式 Groovy还提供给了另外一种方式:

LinkedList otherLinked = [3, 4, 5]   

如果要获取集合中某个值,在Java中一般都是get(position)  在Groovy比Java语法更简单,这点Groovy和dart一样

class ListStudy {
    static void main(String[] args){
        def list = ["1", 2, true,3.2]
        println(list[1])
    }
}

如果获取的数超过了集合的长度那么就返回null,这点很好的把异常屏蔽了, 比如上面的list集合个数为4 如果我这样

list[5]那么在Java中肯定报错。但是在Groovy中就返回null,

更神奇的是list[-1]。这[]还能传递一个负数,当是负数的数据是从list你着获取 

在list集合中如果想往集合末尾添加一个元素的话 都不用add。直接用<<操作符

class ListStudy {
    static void main(String[] args){
        def list = ["1", 2, true,3.2]
        list << 'e'
        println(list)
    }
}

如果想重新对list某个位置上赋值

class ListStudy {
    static void main(String[] args){
        def list = ["1", 2, true,3.2]
        list << 'e'
        list[0] = 100;
        println(list)
    }
}

上面就是把第一个位置的字符串1变成了100

如果想获取某个集合中的某一段子元素

class ListStudy {
    static void main(String[] args){
        def list = ["1", 2, true,"e"]
        def newList = list[1,3]
        println(newList)
    }
}

上面是获取第二个和第四个的值组成一个新的List集合

如果想获取1到3的值. start..end

class ListStudy {
    static void main(String[] args){
        def list = ["1", 2, true,"e"]
        def newList = list[1..3]
        println(newList)
    }
}

着newList新集合就是[2,true,"e"]

List集合中嵌套集合

class ListStudy {
    static void main(String[] args){
        def multi = [[0, 1], [2, 3]]
        println(multi[1][0])
    }
}

上面是否访问集合中的第二个集合 取第一个元素

 

笔试题-2023-芯动-数字IC设计【纯净题目版】 阅读详情

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% 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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