切片相关基础内容

切片文件发布成切片服务 一、需求背景: 最近碰到这样的需求,就是手头拥有他人给的切片文件,但是想在自己服务器中将该切片文件发布成切片服务。如何实现? 二、解决办法: 此类需求是非常常见的,arcgis server 提供了Servering tools工具箱,如何使用这些工具可以参考: http://resources.arcgis.com/zh-CN/help/main/10.1/index.html#/Imp 阅读详情

//切片

切片声明和初始化: 原文地址: https://www.liwenzhou.com/posts/Go/06_slice/

//切片
func main() {
	var a []string              //声明一个切片.
	var b = []int{}             //声明一个整型切片,并初始化
	var c = []bool{false, true} //声明一个布尔值类型切片并初始化
	fmt.Println(a, b, c)        //打印切片内容.[] [] [false true]
	fmt.Println(a == nil)       //true
	fmt.Println(b == nil)       //false
	fmt.Println(c == nil)       //false
	//fmt.Println(c ==d)  //切片是引用类型,不支持直接比较,只能和nil进行比较.

通过数组生成切片

func main() {
	a := [6]int{1, 2, 3, 4, 5, 6}
	s := a[1:4]
	fmt.Println(s, len(s), cap(s))
	//为了方便期间,可以省略切片表达式中的任何索引,省略了low则默认为0,省略了high则默认为切片操作数的长度
	s1 := a[2:] //表示从第二个元素到最后
	s2 := a[:3] //表示从第0个元素到底2个元素
	s3 := a[:] //表示从0个元素到最后
	fmt. Println(s,s1,s2,s3)
}
func main() {
	a := [5]int{1, 2, 3, 4, 5}
	s := a[1:3]
	fmt.Printf("s : %v len(s):%v  cap(s): %v\n", s, len(s), cap(s))
	s2 := s[3:4]
	fmt.Printf("s2:%v len(s2):%v cap(s2):%v\n", s2, len(s2), cap(s2))
}

切片长度和容量

func main() {
	a := [5]int{1, 2, 3, 4, 5}
	t := a[1:3:5] //表示t切片从2到3,容量是5 这里长度默认值的个数,容量是指定的.
	fmt.Printf("t:%v len(t):%v cap(t):%v\n", t, len(t), cap(t))

}
输出结果:
C:\Users\34826\AppData\Local\Temp\___go_build_main_go.exe #gosetup
t:[2 3] len(t):2 cap(t):4

切片之间的判断

func main() {
	a := make([]int, 2, 10) //初始化分配了10个容量空间(可以动态扩容)
	fmt.Println(a)          //初始化没有加入数据,所以切片内是[0,0]
	fmt.Println(len(a))     //计算切片长度 2
	fmt.Println(cap(a))     //计算切片容量  10
	//切片的本质就是对底层数组的封装,它包含了三个信息:1,底层数组的指针,2切片长度,3.切片容量
	//判断切片是否为空
	//检查切片是否为空,强势中使用len(s) ==0 来判断.而不应该使用s==nil .没有长度表示为空.
	//切片之间不能比较,我们不能使用==来判断操作符来判断两个切片是否含有全部相等元素.切片的比较只能跟nil进行比较.
	//一个nil值的切片没有底层数组,一个nil值得切片长度和容量都是0,但是我们不能说一个长度和容量为0的切片与一个nil的切片相等.
	var s1 []int
	fmt.Println(s1, len(s1), cap(s1))
	s2 := []int{}
	fmt.Println(s2, len(s2), cap(s2))
	s3 := make([]int, 0)
	fmt.Println(s3, len(s3), cap(s3))
	switch {
	case s1 == nil:
		fmt.Println("s1==nil")
	case s1 != nil:
		fmt.Println("s1 !=nil")
	}
	switch {
	case s2 == nil:
		fmt.Println("s2==nil")
	case s2 != nil:
		fmt.Println("s2 != nil")
	}
	switch {
	case s3 == nil:
		fmt.Println("s3 ==nil")
	case s3 != nil:
		fmt.Println("s3 !=nil")
	}

}

输出结果:
C:\Users\34826\AppData\Local\Temp\___go_build_code_oldboy_com_studygolang_05lesson5_lesson1.exe #gosetup
[0 0]
2
10
[] 0 0
[] 0 0
[] 0 0
s1==nil
s2 != nil
s3 !=nil

从结果上看三个切片的初始值都是0,0但是其中s2,s3 的底层数组是nil.所以要判断一个切片是否是空的,要是用len(s) == 0来判断,不应该使用s == nil来判断

切片的赋值拷贝

//切片值拷贝
func main() {
	s1 := make([]int, 3)
	s2 := s1
	s2[0] = 100
	fmt.Println(s1) //100 0 0
	fmt.Println(s2) //100 0 0

}

相同切片的引用使用的是同一个底层数组,所以改变的也是同一个层数组的值,这里不需要进行指针的修改,
输出结果
C:\Users\34826\AppData\Local\Temp\___go_build_code_oldboy_com_studygolang_05lesson5_lesson1.exe #gosetup
[100 0 0]
[100 0 0]

切片的遍历

//切片的遍历
func main() {
	s := []int{1, 3, 5}
	for i := 0; i < len(s); i++ {
		fmt.Println(i, s[i])
	}
	fmt.Println("-----分割线------")
	for index, value := range s {
		fmt.Println(index, value)
	}

}

这里遍历的结果返回两个值,i,s[i]表示切片的索引和值,与第二次遍历返回的index,value结果相同.
输出结果
C:\Users\34826\AppData\Local\Temp\___go_build_main_go.exe #gosetup
0 1
1 3
2 5
-----分割线------
0 1
1 3
2 5

为append方法为切片添加元素

//为切片动态添加元素
func main() {
	var s []int //表示s初始化一个int类型的切片,但是切片中没有内容.所以这种情况表示内存地址已经分配,可以直接追加赋值其他元素.
	s = append(s, 1)
	s = append(s, 2, 3, 4)
	s2 := []int{5, 6, 7}
	s = append(s, s2...) //这里表示将s2切片传到s当中,但是传递的方式是以单个元素的方式进行传递,与下面的结果相同
	//s = append(s , s2[0],s2[1],s2[2])
	fmt.Println(s)

}

输出结果:
C:\Users\34826\AppData\Local\Temp\___go_build_code_oldboy_com_studygolang_05lesson5_lesson1.exe #gosetup
[1 2 3 4 5 6 7]
注意:通过var声明的零值切片可以在append()函数直接使用,无需初始化。

切片copy

//切片copy
func main() {
	//copy(destSlice, srcSlice []T)
	//srcSlice: 数据来源切片
	//destSlice: 目标切片
	var a = []int{1, 2, 3, 4, 5}
	//var c = []int{5, 5}  //这里表示c切片只有两个元素.与make进行的初始化是不同的.如果使用这种方式初始化的话那最终在进行copy过程中只能将前两个值copy到c中.
c := make([]int,5,5) //初始化切片,并且切片长度和容量都是5
	copy(c, a)
	fmt.Println(a)
	fmt.Println(c)
	c[0] = 1000
	fmt.Println(a)
	fmt.Println(c)
}

输出结果:
C:\Users\34826\AppData\Local\Temp\___go_build_code_oldboy_com_studygolang_05lesson5_lesson1.exe #gosetup
[1 2 3 4 5]
[1 2 3 4 5]
[1 2 3 4 5]
[1000 2 3 4 5]


这里的输出结果看切片a和切片c之间是没有影响的,

从切片中删除元素

func main() {
	a := []int{30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37}
	a1 := a
	fmt.Println(a1)
	a = append(a[:2], a[3:]...) //这里表示将a[3:]到最后的所有数值都拆开并追加到a[:2]中
	a2 := a
	fmt.Println(a2)
}

输出结果:
C:\Users\34826\AppData\Local\Temp\___go_build_main_go.exe #gosetup
[30 31 32 33 34 35 36 37]
[30 31 33 34 35 36 37]

这里使用append将不需要的元素从原始切片中剔除.(推测.)并且使用的貌似还是原来的内存地址
//练习题 请写出下面代码的输出结果。
func main() {
	var a = make([]string, 5, 10) //初始化是有5个元素,并且是5个空值,
	for i := 0; i < 10; i++ {
		a = append(a, fmt.Sprintf("%v", i)) //追加循环的数子到切片中,但是 原本的空值是存在的,(此时因为切片容量为10,装不下15个元素,
		//// 所以会进行一次扩容到20,并且因为原始切片是string类型,所以这里使用Sprintf进行转换了一次.
	}
	fmt.Println(a) //[     0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
}


输出结果:
C:\Users\34826\AppData\Local\Temp\___go_build_code_oldboy_com_studygolang_05lesson5_lesson1.exe #gosetup
[     0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]  //这里前面有五个空值(不是空格)
//作业2 使用sort包对 数组var a = [...]int{3, 7, 8, 9, 1 }进行排序
func main() {
	a := [...]int{3, 7, 8, 9, 1}
	fmt.Println(a)
	sort.Ints(a[:]) //这里要注意,sort传入的是一个切片类型,要将原来的数组转换成切片类型进行传入.在进行排序.
	fmt.Println("排序结果:", a)

}

输出结果:
C:\Users\34826\AppData\Local\Temp\___go_build_code_oldboy_com_studygolang_05lesson5_lesson1.exe #gosetup
[3 7 8 9 1]
排序结果: [1 3 7 8 9]

 

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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")

程序切片知识点整理(程序依赖图、静态切片、动态切片)

整理了很久很久的一篇文章,觉得有收获的可以点个赞点个关注哇!!!有问题也可以评论或找我交流,有评论必回复! 目录 一、基础知识概念: 关于控制流信息有如下几个基本概念 1、基本块: 2、控制流图(cfg) 3、有向图G 基于数据流分析的一些定义: 1、到达与可到达的定义 2、变量定义和引用概念: 程序依赖图的相关定义: 二、程序切片的具体实现 1、静态切片: 基于图可达性算法的切片方法 2动态切片 代码片段及其程序依赖图示例 基于程序依赖图的动态切片方法 动态依赖图(DDG

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Hadoop中的MapReduce框架原理、切片源码断点在哪断并且介绍相关源码、FileInputFormat切片源码解析、总结,那些可以证明你看过切片的源码

splitSize他的值取决于块大小,minSize,maxSize,但是块大小是不能改变的,因为他是实实在在存在物理地址的数据,因此块是不能改变的,但是minSize,和maxSize是可以改变的,可以通过改变这两个值来改变切片大小、如果文件大小除以切片大小大于1.1则切成两片,如果小于1.1则按一片来处理、因为minSize为1,maxSize为long 的最大值,blockSize是32,所以切片的大小与minSize和maxSize有关,可以通过调整这两个的值来改变切片的大小、isSplitable

Redamancy06的博客 1185

向后切片,正向切片和其他形式的切片

生成的切片提供了原始程序的一个子集,该子集捕获与切片标准相关的依赖关系和行为,有助于各种软件工程任务,例如调试、程序理解和代码优化。通过删除不影响切片标准的语句,生成的动态切片变得更小,并且更专注于直接有助于观察到的行为的程序的基本部分。当我们说某些语句不影响动态(向后)切片中特定输入的切片标准时,这意味着从程序中删除或删除这些语句不会改变导致满足切片标准的计算或行为或 为该输入触发。在程序切片中,切片标准指的是计算切片的特定程序点或感兴趣的变量。这是由 n 和分配给 n 的变量形成的标准的前向切片。

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列表切片删除修改以及相关函数

列表切片及相关操作 一、列表切片 1.切片 - 获取部分元素 (切片的结果是列表) 语法:列表[开始下标:结束下标:步长] 说明: 开始下标 - 下标值(0开始和-1开始都行):决定切片范围的起点,可以取到 : - 固定写法 结束下标 - 下标值(0开始和-1开始都行):确定有效范围的终点,不能取到 步长 - 1)决定切片的方向(步长对应的方向必须和开始到结束的方向一致,否则切片结果为空) 2)决定获取元素的方式(一个一个的取还是跳着取) 注:切片的有效范围:[开始下

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Go 中的切片是一种灵活且高效的表示数组的方式,并且由于其动态大小和附加功能,它们经常用来代替数组。切片是对数组的一部分的引用。它是一种数据结构,通过指定起始索引和部分长度来描述数组的一部分。这允许您像使用独立数组一样使用数组的一部分。Go语言中切片比数组更强大、更灵活、更方便,是一种轻量级的数据结构。切片是一个变长序列,用于存储相似类型的元素,不允许在同一个切片中存储不同类型的元素。它就像一个具有索引值和长度的数组,但是切片的大小是调整大小的,它们不像数组那样是固定大小的。在内部,切片和数组是相互连接的,

m0_37698352的博客 2556

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a = input("请输入一个四位数:") print(a[::-1]) 1.python中切片的概念 pytho中的切片指的是在字符串、元组或列表中截取指定范围的数据。(在某个对象中截取部分值) 2.切片的格式 切片表达式的完整格式为:[start_index:end_index:step] 其中start_index表示的是索引的开始点,它包含索引点本身,它可以省略,省略时表示从对象的端点开始索引。 end_index表示的...

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切片中的data是指向切片底层数组的指针,这是切片的存储空间,len是切片的长度,cap是切片的容量,将一个切片变量分配给另一个变量只会复制三个机器字,如果发生拷贝,就是拷贝上面三个字段。语言参数传递只有值传递,传递一个切片就会浅拷贝原切片,但因为底层数据的地址没有变,所以在函数内对切片的修改,也将会影响到函数外的切片。我们把切片内部数组的元素都是零值或者底层数组的内容就全是nil的切片叫做0切片,使用make创建的,长度、容量都不为0的就是零值切片。4.0切片,空切片,nil切片。

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TS切片的相关知识

在MPEG-2 Transport Stream (TS)容器格式中,PTS (Presentation Time Stamp)、DTS (Decoding Time Stamp) 和 PCR (Program Clock Reference) 都是用来同步音视频数据的关键时间戳信息。总结来说,PTS和DTS用于音视频内容的解码和显示同步,而PCR则负责整个TS流的整体时间同步,确保解码器的系统时钟与编码器的系统时钟保持一致,进而确保整个节目的流畅播放。

霍迪迪的博客 1685

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