嘿嘿,这是问别人得出来的。
方法1:先按顺序赋值,然后再排序。
上面这个虽然打乱了顺序,但每次运行时得出的结果一样。
利用LINQ来更行 排序
利用种子排序。
方法2:
利用random.next(1,10)随机的产生1-9的数字,其间通过一个函数判断是否重复,若重复则再用random.next(1,10)产生新值,直到不再重复为止。
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码龄18年
嘿嘿,这是问别人得出来的。
方法1:先按顺序赋值,然后再排序。
上面这个虽然打乱了顺序,但每次运行时得出的结果一样。
利用LINQ来更行 排序
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利用random.next(1,10)随机的产生1-9的数字,其间通过一个函数判断是否重复,若重复则再用random.next(1,10)产生新值,直到不再重复为止。
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过程设备设计思考题及答案
过程装备与控制工程专业-过程设备设计-思考题及答案
如何测试网络应用峰值流量抗压能力
使用IxChariot测试应用系统的峰值流量
已有一个已正序排好的9个元素的数组,今输入一个数要求按原来排序的规律将它插入数组.(小白)
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算法优化:python中选择排序,随机产生1-9的数字组成的9个元素的列表按降序排列
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支付漏洞防护绕过的一种方式
放完包后就到了提交订单的地方,可以发现,金额确实小了很多,合理的搭配的话还可以更低,再次前进可以发现,金额确实是这么多,后面就不支付了,到此就结束了。也就是说数量可以为负数,但是金额不能为0或者0以下,有什么方法可以绕过这个限制吗,其实并不难,既然可以为负数,只是对金额不能为0或者负数做了限制。我们可以尝试拼接法,利用负数加上正数让他的值变得很低,但是又大于0就可以了,这里利用购物车的结算方法,随机加一些在购物车里。这里为了方便查看数据包,我这边商品的数量选择3,点击立即购买并抓包。
EtherCAT FOE从站开发实战:SSC工具包实现固件在线升级与文件传输
EtherCAT从站开发中,固件在线升级与文件传输是常见需求。FOE(File Access over EtherCAT)作为邮箱通信协议,在实时总线上提供可靠的文件读写通道,与PDO、DC同步共存。其原理基于SM邮箱和状态机,通过SSC工具包可快速启用。技术价值在于无需拆机即可更新固件、导出日志,提升产线效率。应用场景包括伺服驱动器、IO模块等从站的固件升级与参数配置。本文深入讲解从站侧FOE读写实现、主站调用及工程化建议,助力嵌入式工程师高效开发。
随机步法(C99标准中二维数组的初始化)
本博客,阅读书籍:《c语言程序设计————现代方法》 知识点: C99标准中二维数组的初始化方法。 rand()和srand()的使用。 1 二维数组的初始化 详细介绍参考:《c语言程序设计————现代方法》 文章介绍参考:数组初始化 我简单介绍下: int a[8]={0,0,2,0,3,0,0,8};//常规初始化 int a[8]={[2]=2,[4]=3,[7]=8};//C99初始...
FP7195升降压恒流驱动IC:从AC/DC 12~24V输入到稳定输出的高效电源设计实战
本文详细解析FP7195升降压恒流驱动IC的工作原理与应用实战。该芯片支持4.5V-32V宽输入范围,能自动切换升降压模式并保持输出恒定,特别适用于车载LED照明、工业电源等电压波动场景。通过实际案例分享PCB布局、元件选型及调试技巧,帮助工程师实现高效稳定的电源设计。
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【夯实基础第五天2022-8-9】
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CenterPoint 工程复现,本文中使用版本:BEVerse工程下的mmdet3d (`MMDet3d v0.17.3`)版本,MMDetection3D中其他版本的使用`大同小异`。
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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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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