数组的内置方法

FPGA驱动OV5640:从SCCB协议到图像数据采集的实战解析 本文详细解析了使用FPGA驱动OV5640摄像头模组的完整流程,从SCCB协议通信、寄存器配置到图像数据采集。重点阐述了SCCB(与I2C类似)协议的实现细节、关键的上电复位时序,以及如何通过状态机解析视频流时序并捕获图像数据,为嵌入式视觉开发提供了实战指南。 阅读详情

数组:

1)栈方法(先进后出):

push(item,item) 压栈 向数组末尾添加元素
pop() 出栈 删除数组末尾元素

例:

var arr=[];
arr.push(100);
arr.push(200);
arr.push(2300);
console.log(arr);
arr.pop();

arr.push('hello','world','hi');
console.log(arr);

2)队列方法(先进先出):

push() 进队
shift() 出队 删除数组头部元素

例:

var arr=[];
arr.push(100);
arr.push(2,3,4,6);
console.log(arr);
arr.shift();

console.log(arr);

3)数组操作方法

concat(arr,arr) 合并数组 产生新数组
unshift(item,item) 在数组头部插入元素 修改原数组
splice(index,howmany) 删除指定位置的元素: 修改原数组
splice(index,howmany,item…item)
在指定位置删除元素后,再添加元素
slice(start,end) 截取数组 [start,end) 产生新数组

例:

var arr=[100,200,300];
var arrx=[102,30,40];
var arr0=['hello','world'];

var arr1=arr.concat(arr0,arrx);
console.log(arr1);
console.log(arr);
console.log(arr0);

arr.unshift('我','是');

arr.splice(1,2);
console.log(arr);
console.log(arr0);

arr.splice(1,0,8,9,10);
arr.splice(1,1,90,900);

console.log(arr);

;

var arr=[10,20,80,100];
var arr0=arr.slice(2,3);
var arr0=arr.slice(0);//复制数组
var arr1=arr.concat();//复制数组
console.log(arr0);
console.log(arr);
console.log(arr1);

4)排序方法

sort() 排序
注意:
默认情况按照字符串(ASCII)排序
其他排序:
需要将排序算法(函数)传入参数内
reverse() 颠倒数组 修改原数组

例:

var arr=[100,80,90,200];
arr.reverse();
console.log(arr);


var arr=[9,8,1,2,5];
var arr=[10,20,5,9,8,30];

arr.sort();//排序   升序
console.log(arr);
        
arr.sort(function(a,b){
 if(a>b){
     return 1;
 }else if(a<b){
     return -1;
}
     return 0;
});


//升序
arr.sort(function(a,b){
     return a-b;
});
console.log(arr);

5)与字符串相关的方法
join(sp) 使用指定字符将数组拼接成字符串

例:

var arr=[100,200,300,400];

var str=arr.join('?');
var str=arr.join(' ');
 console.log(str);

var arr0=str.split('?');
console.log(arr0);
自定义控件三部曲视图篇(六)——RecyclerView系列之三自定义LayoutManager 前言:把握生命里的每一分钟,全力以赴我们心中的梦,不经历风雨 怎么见彩虹,没有人能随随便便成功 在第一篇中已经讲过,LayoutManager主要用于布局其中的Item,在LayoutManager中能够对每个Item的大小,位置进行更改,将它放在我们想要的位置,在很多优秀的效果中,都是通过自定义LayoutManager来实现的,比如: 可以看到这些效果都非常棒,通过这一节的学习,大... 阅读详情

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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")

【Javascript Day11】数组的内置方法、添加获取、元素查询及练习、排序方法数组的内置方法

varnames=["熠彤","鹭洋","晋鹏","雨泽","伟泽","熠彤","鹭洋","晋鹏","涛","熠彤","鹭洋","晋鹏","立轩"]//varnewNames=["熠彤","鹭洋","晋鹏","雨泽","伟泽","涛","立轩"]//删除数组末尾的元素,返回被删除的元素。vararr=["睿渊","睿渊","果","立辉","睿渊","俊驰","昊天","越泽"];varnames=["果","立辉","睿渊","俊驰","睿渊","昊天","越泽"];

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js数组(Array)内置方法:

arr.join(); //arr—>string 参数为字符串 默认逗号分隔 返回值:字符串 arr.concat(arr1); //可拼接单个数据或单多数组 返回值:新数组 原不改 arr.reverse(); //翻转数组 返回值:改变后的原数组 delete arr[i]; //数组长度不变,arr[i]==undefined 原来数组的索引不变 要遍历数组元素可以用这种遍历方式 跳过其中undefined的元素 arr.shift() / pop(); //一次删一个 无参 返回值:被删元素

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JavaScript数组的一些内置方法

③:toLocaleString() 方法也会返回一个数组值以逗号相隔的字符串,但与toString()方法不同的是在返回日期对象时格式不同。迭代方法——every()方法、filter()方法、forEach()方法、map()方法、some()方法。由栈方法跟队列方法可知,在这两种方法中添加数组项的方法返回新数组的长度,移除数组项的方法返回被移除项。操作方法——concat()方法、slice()方法、splice()方法。位置方法——indexOf()方法、lastIndexOf()方法。

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