为了整洁而删除的代码

opencv简单小项目 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它提供了大量的图像和视频处理功能。要开始一个OpenCV项目,你需要安装OpenCV库,这通常可以通过Python的pip包管理器完成。替换为你要加载的图像的实际路径。这个例子展示了OpenCV项目的基本结构,你可以在此基础上添加更多的图像处理功能。如果你需要更详细的指导或代码示例,请告诉我你的具体需求。 阅读详情

Eclipse里面  的代码  为了整洁  删除以前全部 重写了 一遍

按照顺序排列好   以防不时之需  以及效率 。没有关系 加油

 

public class DataDemo06 {

    public static void main(String[] args){

          float num = 3.0f;

          System.out.println("两个小数相乘=" + num * num);

}

}

 

 

public class DataDemo10 {

public static void main(String[] args){

int i=1;

int j=2;

System.out.println("i+j="+(i+j));

}

 

}

 

 

package list;

 

import java.awt.List;

 

public class list {

List l1=new LinkedList();

List l2=new LinkedList();

for(int i=0;i<=9;i++){l1.add("a"+i);

}

 

 

 

 

}

 

 

 

 

 

public class DataMemo09 {

public static void main(String[] args){

String str = "lixinghua";

int x = 30;

str = str + x ;

System.out.println("str="+str);

}

 

}

 

 

public class operatordemo03 {

public static void main(String[] args){

int x =10;

int y =3;

 System.out.println(x+"+"+y+"="+(x+y));

 System.out.println(x+"-"+y+"="+(x-y));

 

 System.out.println(x+"*"+y+"="+(x*y));

 System.out.println(x+"/"+y+"="+(x/y));

 System.out.println(x+"%"+y+"="+(x%y));

 

 

}

 

}

 

 

 

public class operatordemo04 {

public static void main(String[] args){

System.out.println("3>1="+(3>10));

System.out.println("3<=1="+(3<=1));

System.out.println("3==1="+(3==1));

System.out.println("3!=1="+(3!=1));

}

 

}

 

 

public class operatordemo05 {

public static void main(String[] args){

if(5>2);

System.out.println("条件成立:5大于2");

if(true);

System.out.println("直接写的true");

if((3+6)==(3-6));

System.out.println("这是不成立的");

}

 

}

 

 

public class operatordemo06 {

public static void main(String[] args){

int a=3,b=3;

int x=6,y=6;

 System.out.println("a="+a);

 System.out.println("\t a++="+(a++)+",a="+a);

 System.out.println("b="+b);

 System.out.println("\t b++"+(b++)+",b="+b);

 System.out.println("x="+x);

 System.out.println("\t= x++"+(x++)+",x="+x);

 System.out.println("y="+y);

 System.out.println("\t y++"+(y++)+",y="+y);

 

}

 

}

 

 

public class operatordemo07 {

 public static void main(String[] args){

 boolean a=true;

 boolean b=false;

 System.out.println("a||b="+(a||b));

 System.out.println("a|b="+(a|b));

 System.out.println("a&&b="+(a&&b));

 System.out.println("a&b="+(a&b));

 

 }

 

}

 

 

 

public class operatordemo08 {

 public static void main(String[] args){

 int score=50;

 if((score<0)||(score>100)){

 System.out.println("输入的成绩有错误");

if((score>40)&&(score<60));

     System.out.println("准备补考吧");

 

 }

 }

 }

 

 

 

public class operatordemo09 {

 public static void main(String[] args){

 int x=10/0;

 System.out.println("x="+x);

 

 

 }

 

}

 

 

 

 

public class opertordemo01 {

public static void main(String[] args){

int num =12;

System.out.println("第一次输出="+num);

num=num-3;

System.out.println("第二次输出="+num);

}

 

}

 

package math99;

 

public class math99 {

 

 

public static void main (String[] args){

for(int i = 1;i <= 9;i ++){

for(int j = 1;j <= i;j ++){

System.out.print(i+"*"+j+"="+(i*j)+"\t");

}

System.out.print("\n");

}

}

}

 

 

 

package question;

 

public class change {

 public static void main(String[] args){

 int a=1;

 int b=2;

 int temp;

 temp=a;

 a=b;

 b=temp;

 System.out.printf("a="+"a"+"\n");

 System.out.printf("b="+"b");

 }

 }

 

 

package question;

public class manyquestions{

 public static void main(String[] args){

   int n;

   int a,b,c;

   

  

   for(n=100;n<1000;n++);{

   

   a=n%10;

   b=n/10%10;

   c=n/100%10;

 

     if(n==Math.pow(a,3)+Math.pow(b, 3)+Math.pow(c, 3));

     

      

      

      System.out.printf(n+"");

 }

 }

 }          

 

 

 

  package rongqi;

 

import java.util.Collection;

 

public class rongqi01 {

public static void main (String[] args){

Collection c=new HashSet();

c.add("hello");

c.add(new Name("f1","11"));

c.add(Integer(100));

c.remove("hello");

c.remove(new Integer(100));

System.out.ptintln

             (c.remove(new Name("f1","11")));

System.out.ptintln(c);

}

 

}

 

 

 

 

package test;

 

public class test {

static int j;

public void m(){

int i=0;

System.out.println(i);

}

public static void main(String[] args){

int i=0;

System.out.println(i);

System.out.println(j);

boolean b=false;

if(b){

 int c=0;

 System.out.println("b is true");

}

System.out.println("c");

 

}

}

 

 

 

package test;

 

public class teststringclass04 {

  public static  void main(String[] args){

  int j=1234567;

  String sNumber=String.valueOf(j);

  System.out.println

  ("j是"+sNumber.length()+"位数。");

  String s="Mary,F,1976";

  String[] sPlit=s.split(",");

  for(int i=0;i<sPlit.length;i++){

   System.out.println(sPlit[i]);

  }

  }

 

  

 

}

 

 

package test;

 

public class teststringexercise {

//输出一个程序 输出一个字符串中的大写英文字母数,小写英文字母树以及非英文字母数

//编写一个方法 输出在一个字符串中 指出字符串出现的次数

 void count(String s);

 

 

package rongqi;

 

public class Name01 {

private String firstName,lastName;

public Name01(String firstName,String lastName){

this.firstName=firstName;this.lastName=lastName;

}

public String getFirstName(){return firstName;}

public String getLastName(){return lastName;}

public  String  toString(){ return firstName+""+lastName;}

 

 

 

public  boolean equals(Object obj){

if (obj instanceof Name){

Name name=(Name) obj;

return  (firstName.equals(name.firstName))

(lastName.equals(name.lastName));

}

return super.equals(obj);

}

public int hashCode(){

   return firstName.hashCode();

}

}

 

 

 

package theCotDom;

 

public class DotCom {

private Object stringGuess;

 

 

public String checkYouself(String stringGuess) {

return null;

}

int guess=Interger.parseInt(stringGuess);

string result="miss";

for(int cell:locationsCells){

if (guess==cell){

result="hit";

numOfHits++;

break;

}

}

if(numOfHits==locationCells.length){

result="kill";

}

System.out.println(result);

return result;

 

}

 

qtcreator使用远程服务器编译代码 我并没有找到很好的windows上可以用的rsync工具,最后是装了wsl来调用rsync同步到代码后,在用ssh调用linux命令来编译的。安装wsl安装ubuntu启动wsl然后把windows里的ssh文件证书和配置复制到wsl里同时config的key目录需要改一下,这样就可以登录服务器了然后在home目录创建build.sh进行远程编译。 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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Vs Code使用 - 保存时自动删除多余空格

By: Ailson Jack Date: 2019.08.24 个人博客:http://www.only2fire.com/ 本文在我博客的地址是:http://www.only2fire.com/archives/104.html,排版更好,便于学习,也可以去我博客逛逛,兴许有你想要的内容呢。 在编写代码时,我有一个强迫症,看到没必要的空格总是想删掉(相信有些小伙伴还是有这个强迫症的吧),如...

Ailson Jack的专栏 1万+

sublime、vscode、phpstorm 删除多余的空行

在使用sublime、vscode或者phpstorm编写代码时,经常会遇到一些代码有大量多余的空行 这些空行如果手动一行行删除,效率低。 可以考虑使用它们自带的替换实现。 表示空行的正则表达式 第一种方式:^\n 第二种方式:^\s*(?=\r?$)\n 第一个正则只能找到没有空格的空行 第二个正则可以找到全部的空行,包括有空格的空行 vscode软件去掉空格 ...

李书明(石家庄)的专栏 1009

phpstorm用正则删除PHP代码空行小技巧

有很多小伙伴会遇到代码空行特别多,但是一行一行删除肯定很烦躁,这时候就需要用到批量删除空行。 怎么批量删除空行呢? 我的办法是用正则把所有空行找到,然后一键全部替换。 首先把Match Case和Regex打上勾 第一个搜索框就填写正则规则:^\n 匹配到所有空行之后,点击【Replace all】即可。 替换效果如下:

u010148324的博客 288

架构师分享:代码整洁之道的 7 个方法

可读的代码是可维护的 在这篇短文中,我将介绍一些你可以用来改进你的代码的方法。本文代码示例均使用 JavaScript。 我发现但凡是可读的代码必定是可维护的。 作为一名开发人员,我的目标是编写高质量的代码。团队中的每个开发人员,不管他/她的技术水平如何,都必须能够通过阅读理解我所写的代码。代码的可读性有助于年轻的开发人员编写代码时更加自信。 删除 不必要的 代码注释 当然,有些代码可以非常复杂。我深知这一点且见过很多次。在复杂的代码中,我会写些适当的文档和代码注释。 别误会。我不是代码注释或

mashibing_web的博客 261

VS删除代码的空白行

在vs编辑器中有时需要批量删除无用的空白行,为此,可以使用vs编辑器的查找替换功能: 1. Ctrl+H,打开替换功能框。 2.选择“使用正则表达式”,“当前文档”。 3.在查找框中输入: (?<=\r\n)\r\n 4.Alt+A,全部替换 ...

weixin_41683569的博客 596

Java 删除注释和空行

一、样例文件 public class DeleteNoteTestFile { /** * 测试1 */ public void test() { //测试0 // 测试1 int i = 0; // 证的 String provinceId = "1156220000"; // 跑数据的省 String url = "http:/...

oJueQiang123456的博客 729

【Code】《代码整洁之道》笔记-Chapter16-重构SerialDate

如果你找到JCommon类库,深入该类库,其中有个名为的程序包。在该程序包中,有个名为SerialDate的类,我们即将剖析这个类。SerialDate的作者是David Gilbert。David显然是一位经验丰富、能力很强的程序员。如我们将看到的,他在代码中展示了极高的专业性和原则性。无论怎么说,SerialDate都是“好代码”,而我将把它撕成碎片。这并非恶意的行为,我也不认为自己比David强许多,有权对他的代码说三道四。其实,如果你看过我的代码,我敢说你也会发现好些该埋怨的东西。

江湖人称菠萝包 1518

VIM删除每行开头结尾空格

行末:$ 行首:^空格:\s行末空格:\s\+$行首空格:^\+\s删除行末空格,可以执行如下命令::%s/\s\+$//命令前面的"%"指明范围,表示作用于整个文件。"substitute" 命令的匹配模式是"\s\+$"。这表示行末($)前的一个或者多个(\+)空格(\s)。替换命令的 "to" 部分是空的:"//"。这样就会删除那些匹配的空白字符。另一种没有用的空格是 Tab 前面的字符。通...

zwq1457的专栏 1232

如何自动删除编译代码时产生的多余文件(swap.in.out.exe)

本人之前有把自己代码保存在某文件夹内的习惯,但是过了不久之后发现了一个问题,在编译文件的时候由于要文件输入输出,经常会有.in,.out文件的产生,以及还有exe文件,占了不少的内存,这么一来这个文件夹里面也不是很美观,以后要搜索这个文件夹内的代码也不是很方便,于是花了一点时间,研究了一下自动删除该文件夹内文件格式不是cpp的文件的程序。 #include&lt;iostream&gt; #...

ylsoi的博客 1665

IntelliJ IDEA 自动删除下一行开头的空格

使用IntelliJ IDEA过程中在位置足够的时候需要将下一行的代码调整到当前行显示,我们通常会在上一行的末尾执行“Delete”动作。但是目前默认的删除动作并不会删除下一行开始的无用的空格。如下图: 我们希望工具能直接删除多余的空格,特别是出现上图中链式调用的时候。 安装插件:RemoveNextLineNeedlessWhitespaces 效果如下图: ...

想到啥就写啥 1090
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