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    Java顺序

    https://www.captainbed.cn/f1 Java顺序表是Java中实现线性表结构的一种方式,它采用数组来存储元素,通过下标访问元素,具有快速访问和修改特定位置元素的特点,但插入和删除操作可能涉及较多元素的移动...静态顺序表的定长数组导致N定大了,空间开多了浪费,开少了不够用.相比之下动态顺序表更灵活, 根据需要动态的分配空间大小. 顺序表的实现 throw 在Java中,throw关键字用于抛出异常。...= 0; } } 这是一个实现顺序表的Java类。...顺序表是一种线性表,使用数组存储元素,通过下标访问元素。该类提供了一系列操作顺序表的方法。 构造函数:创建一个指定容量的顺序表,并初始化大小为0。 display()方法:打印顺序表中的所有元素。...remove(int toRemove)方法:删除顺序表中第一次出现的指定元素。如果元素不存在,不进行任何操作。 size()方法:获取顺序表的大小。 clear()方法:清空顺序表。

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    CNN输出大小公式 | PyTorch系列(二十)

    CNN输出大小公式 让我们看一下在执行卷积和池化操作之后计算张量的输出大小的公式。 一、CNN输出大小公式(平方) 假设有一个 n * n 输入。 假设有一个 f*f 的滤波器。...假设填充大小为 p 和步长为 s 输出尺寸 O 由以下公式给出: ?...二、CNN输出大小公式(非平方) 假设有一个 nh×nw 的输入 假设有一个 fh×fw 的滤波器 假设填充大小为 p 和步长为 s 输出大小Oh 的高度由以下公式给出: ?...输出大小Ow 的高度由以下公式给出: ? #3 卷积层(2) 第二个隐藏的卷积层self.conv2在与self.conv1相同的方式转换张量,并进一步减小了高度和宽度尺寸。...在这种情况下,1表示批处理大小,而192表示张量中现在处于相同维度的元素数。 #4#5#6 Linear 层 现在,我们只有一系列线性层,然后是非线性激活函数,直到到达输出层。

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    深度卷积网络_卷积神经网络输出大小

    ResNet网络的短路连接机制(其中+代表的是元素级相加操作) DenseNet网络的密集连接机制(其中c代表的是channel级连接操作) 如果用公式表示的话,传统的网络在 l l l层的输出为...DenseNet的前向过程 CNN网络一般要经过Pooling或者stride>1的Conv来降低特征图的大小,而DenseNet的密集连接方式需要特征图大小保持一致。...在DenseBlock中,各个层的特征图大小一致,可以在channel维度上连接。...另外值得注意的一点是,与ResNet不同,所有DenseBlock中各个层卷积之后均输出 k k k个特征图,即得到的特征图的channel数为 k k k,或者说采用 k k k个卷积核。...从图1中可以看到,只有0.8M的DenseNet-100性能已经超越ResNet-1001,并且后者参数大小为10.2M。而从图2中可以看出,同等参数大小时,DenseNet也优于ResNet网络。

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    java输出语句_java输入输出语句是什么

    java中,输入语句为“Scanner对象.next()系列方法”,例“Scanner对象.nextLine()”表示输入字符串;输出语句为“System.out.println()”、“System.out.print...对于经常上机刷题的来说,首先得解决输入输出方法,Java的输入输出流在Java学习过程的后面部分才会接触,但是我们可以掌握一些简单的,常用的输入输出方法 输出java常用的输出语句有下面三种:System.out.println...();//换行打印,输出之后会自动换行 System.out.print();//不换行打印 System.out.printf();//按格式输出 输出示例public class test {...);//不换行打印 System.out.printf(“分数是:%d”,88);//按格式输出 } } 输入流 java的输入需要依赖Scanner类:import java.util.Scanner...输入示例import java.util.Scanner; public class test { Scanner s = new Scanner(System.in);  // 声明Scanner

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