安卓开发 gei Sequence 的长度

时间: 2023-06-26 14:08:56 浏览: 44
在安卓开发中,给定序列的长度可以通过以下代码来获取: ```java String sequence = "这是一个序列"; int length = sequence.length(); ``` 其中,`sequence.length()` 方法返回序列的字符数(包括空格和标点符号)。如果你需要获取序列中单词的数量,可以使用以下代码: ```java String sequence = "这是一个序列"; String[] words = sequence.split("\\s+"); int length = words.length; ``` 其中,`sequence.split("\\s+")` 方法通过空格对序列进行分割,并返回一个包含所有单词的字符串数组。`words.length` 方法返回该数组的长度,即单词的数量。
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GEI的通常尺寸大小

GEI(General Electric Imaging)是通用电气公司的一种医学成像技术,用于获取人体内部的图像。GEI的通常尺寸大小是根据具体的设备和应用而有所不同。一般来说,GEI设备的尺寸可以从小型便携式设备到大型固定式设备不等。 小型便携式GEI设备通常具有较小的尺寸,便于携带和移动。它们通常适用于临床现场、急救车辆或偏远地区的医疗服务。这些设备的尺寸可能在几十厘米到一米左右。 大型固定式GEI设备通常用于医院、诊所或医疗中心等机构。它们通常具有更大的尺寸,以容纳更多的功能和更高的图像质量。这些设备的尺寸可能在数米到十几米不等。 需要注意的是,GEI设备的尺寸还受到其他因素的影响,例如不同型号的设备、技术进步和应用需求等。因此,在具体选择和使用GEI设备时,最好参考设备制造商提供的规格和技术参数。

idea 配置 gei sshkey

在使用 IntelliJ IDEA 进行 Git 操作时,需要配置 SSH 公钥。具体步骤如下: 1. 打开 Git Bash,输入指令:ssh-keygen -t rsa,执行时一路回车,表示创建成功。 2. 查看公钥,命令:cat ~/.ssh/id_rsa.pub ,将它复制。 3. 在代码托管平台(如码云)的个人设置中,找到 SSH 公钥配置,将复制的公钥粘贴进去并保存。 4. 在 IntelliJ IDEA 中进行 Git 操作时,选择使用 SSH 方式进行连接即可。 注意:如果在点击 OK 后报错,可能情况是没有配置 SSH 公钥。

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拼音数据(无声调):a ai an ang ao ba bai ban bang bao bei ben beng bi bian biao bie bin bing bo bu ca cai can cang cao ce cen ceng cha chai chan chang chao che chen cheng chi chong chou chu chua chuai chuan chuang chui chun chuo ci cong cou cu cuan cui cun cuo da dai dan dang dao de den dei deng di dia dian diao die ding diu dong dou du duan dui dun duo e ei en eng er fa fan fang fei fen feng fo fou fu ga gai gan gang gao ge gei gen geng gong gou gu gua guai guan guang gui gun guo ha hai han hang hao he hei hen heng hong hou hu hua huai huan huang hui hun huo ji jia jian jiang jiao jie jin jing jiong jiu ju juan jue jun ka kai kan kang kao ke ken keng kong kou ku kua kuai kuan kuang kui kun kuo la lai lan lang lao le lei leng li lia lian liang liao lie lin ling liu long lou lu lü luan lue lüe lun luo ma mai man mang mao me mei men meng mi mian miao mie min ming miu mo mou mu na nai nan nang nao ne nei nen neng ng ni nian niang niao nie nin ning niu nong nou nu nü nuan nüe nuo nun ou pa pai pan pang pao pei pen peng pi pian piao pie pin ping po pou pu qi qia qian qiang qiao qie qin qing qiong qiu qu quan que qun ran rang rao re ren reng ri rong rou ru ruan rui run ruo sa sai san sang sao se sen seng sha shai shan shang shao she shei shen sheng shi shou shu shua shuai shuan shuang shui shun shuo si song sou su suan sui sun suo ta tai tan tang tao te teng ti tian tiao tie ting tong tou tu tuan tui tun tuo 定义数据集:采用字符模型,因此一个字符为一个样本。每个样本采用one-hot编码。 样本是时间相关的,分别实现序列的随机采样和序列的顺序划分 标签Y与X同形状,但时间超前1 准备数据:一次梯度更新使用的数据形状为:(时间步,Batch,类别数) 实现基本循环神经网络模型 循环单元为nn.RNN或GRU 输出层的全连接使用RNN所有时间步的输出 隐状态初始值为0 测试前向传播 如果采用顺序划分,需梯度截断 训练:损失函数为平均交叉熵 预测:给定一个前缀,进行单步预测和K步预测

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