Map的5种遍历方法

【ros2】ros2_control 全面解析与实战指南 ros2_control 是 ROS2 生态中用于机器人实时控制的核心框架,旨在统一硬件接入接口、复用控制算法,避免重复开发,实现仿真与实机硬件的无缝迁移。其核心目标是简化不同硬件(传感器、执行器、完整系统)的集成流程,让开发者专注于控制逻辑而非硬件适配。创建类型功能包,依赖rclcpp。实现on_initupdate在中声明控制器插件,编译生成动态库。在 YAML 配置文件中指定自定义控制器类型,加载测试。 阅读详情
//循环遍历map的方法  
public class MapF {  
 public static void main(String[] args) {  
  Map<String, Integer> tempMap = new HashMap<String, Integer>();  
  tempMap.put("a","12");  
  tempMap.put("b","34");  
  tempMap.put("c","56");  
  // JDK1.4中  
  // 遍历方法一 hashmap entrySet() 遍历  
  Iterator it = tempMap.entrySet().iterator();  
  while (it.hasNext()) {  
   Map.Entry entry = (Map.Entry) it.next();  
   Object key = entry.getKey();  
   Object value = entry.getValue();  
   System.out.println("key=" + key + " value=" + value);  
  }  
  System.out.println("");  
  // JDK1.5中,应用新特性For-Each循环  
  // 遍历方法二  
  for (Map.Entry<String, Integer> entry : tempMap.entrySet()) {  
   String key = entry.getKey().toString();  
   String value = entry.getValue().toString();  
   System.out.println("key=" + key + " value=" + value);  
  }  
  System.out.println("");  
  // 遍历方法三 hashmap keySet() 遍历  
  for (Iterator i = tempMap.keySet().iterator(); i.hasNext();) {  
   Object obj = i.next();  
   System.out.println(obj);// 循环输出key  
   System.out.println("key=" + obj + " value=" + tempMap.get(obj));  
  }  
  for (Iterator i = tempMap.values().iterator(); i.hasNext();) {  
   Object obj = i.next();  
   System.out.println(obj);// 循环输出value  
  }  
  // 遍历方法四 treemap keySet()遍历  
  for (Object o : tempMap.keySet()) {  
   System.out.println("key=" + o + " value=" + tempMap.get(o));  
  }  
  System.out.println("11111");  
  // java如何遍历Map <String, ArrayList> map = new HashMap <String,  
  // ArrayList>();  
  System.out.println("java  遍历Map <String, ArrayList> map = new HashMap<String, ArrayList>();");  
  Map<String, ArrayList> map = new HashMap<String, ArrayList>();  
  Set<String> keys = map.keySet();  
  Iterator<String> iterator = keys.iterator();  
  while (iterator.hasNext()) {  
   String key = iterator.next();  
   ArrayList arrayList = map.get(key);  
   for (Object o : arrayList) {  
    System.out.println(o);  
   }  
  }  
  Map<String, List> map = new HashMap<String, List>();  
  for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {  
   String key = entry.getKey().toString();  
   List<String> list= (List) entry.getValue();  
   for (String value : list) {  
    System.out.println(key + "====" + value);  
   }  
  }  
 }  
}  

使用TensorFlow搭建FNN(全连接神经网络)的基本步骤 提示:转载请注明出处,若本文无意侵犯到您的合法权益,请及时与作者联系。 目录 一、定义神经网络的输入输出 二、搭建神经网络 1、定义一个神经层中的权重 2、定义一个神经层中的阈值 3、定义一个神经层中的激活函数 4、组合神经层为神经网络 三、搭建损失函数和优化器 1、搭建损失函数 首先介绍第一个函数这其中用到的共同的函数为 2、定义优化器 四、训练神经网络 全连接神经网络的网络结构如下: 一、定义神经网络的输入输出 神经网络最擅长的工作就是模拟非线性函数,即一个复杂的高.. 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")

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