HashOjbect之HashObjectMap(4)

本文详细介绍了哈希表中各种核心操作的实现方法,包括获取、移除元素及检查元素是否存在等关键功能,并提供了具体的代码示例。
public BaseHashObject get(BaseHashObject object) {
if (object == null)
return null;
int hash = object.keyHashCode();
for (BaseHashObject e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.getNext()) {
if (e.keyHashCode() == hash && e.keyEquals(object)) {
return e;
}
}
return null;
}

public boolean containsKey(BaseHashObject object){
return get(object)==null ? false : true;
}
public HashObject remove(BaseHashObject Object) {
BaseHashObject e = removeObjectForKey(Object);
return e;
}

final BaseHashObject removeObjectForKey(BaseHashObject object) {
int hash = (object == null) ? 0 : object.keyHashCode();
int i = indexFor(hash, table.length);
BaseHashObject prev = table[i];
BaseHashObject e = prev;

while (e != null) {
BaseHashObject next = e.getNext();
if (e.keyHashCode() == hash && e.keyEquals(object)) {
modCount++;
size--;
if (prev == e)
table[i] = next;
else
prev.setNext(next);
e.recordRemoval(this);
if(logger.isDebugEnabled())
{
logger.debug("size--:"+size);
}
return e;
}
prev = e;
e = next;
}

return e;
}
public void clear() {
modCount++;
BaseHashObject[] tab = table;
for (int i = 0; i < tab.length; i++)
tab[i] = null;
size = 0;
}

public boolean containsObject(BaseHashObject object) {
return getObject(object) != null;
}

final T getObject(BaseHashObject object) {
int hash = (object == null) ? 0 : object.keyHashCode();
for (BaseHashObject e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.getNext()) {
if (e.keyHashCode() == hash && e.keyEquals(object)){
return (T)e;
}
}
return null;
}

Iterator<T> newObjectIterator(){
return new ObjectIterator();
}

private final class ObjectIterator extends HashIterator {
public T next() {
return nextObject();
}
}
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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