int[] nns = new int[4]{2,3,45,56};是否正确,为什么?怎么写?
时间: 2024-05-30 20:15:02 浏览: 13
这是一个使用数组初始化器创建长度为4的int数组,并将其元素分别初始化为2、3、45、56的正确语法。使用数组的好处是可以方便地存储和访问多个变量的值,而数组初始化器则可以简化数组初始化的过程。
要写出这段代码,需要先指定数组的类型和长度,然后使用大括号括起来并按照顺序列出初始化的值,每个值之间用逗号分隔。例如,可以使用如下代码创建和初始化长度为5的double数组:
double[] nums = new double[5] { 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0 };
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http://10.112.11.185:21980/sxgd_unicom/EPGV2?nns_func=get_playbill_by_days&nns_video_id=9ec9136beb3aed731af809cb8fe1c324&nns_before_day=6&nns_after_day=1&nns_output_type=json&nns_tag=26&nns_mac_id=B4%3A01%3A42%3A76%3A49%3A36&nns_device_id=00000414001B06500001B40142764936&nns_webtoken=1fbd1d45e8190a486c98d753877f8431&nns_user_id=zxgqtest&nns_version=1.0.0.0.SXGDXMT.HDZB.STB.Release&nns_area_code=156140003组成部分
这个URL由以下几部分组成:
1. 协议部分:http://
2. IP地址:10.112.11.185
3. 端口号:21980
4. 文件路径:/sxgd_unicom/EPGV2
5. 参数部分:
- nns_func=get_playbill_by_days
- nns_video_id=9ec9136beb3aed731af809cb8fe1c324
- nns_before_day=6
- nns_after_day=1
- nns_output_type=json
- nns_tag=26
- nns_mac_id=B4%3A01%3A42%3A76%3A49%3A36
- nns_device_id=00000414001B06500001B40142764936
- nns_webtoken=1fbd1d45e8190a486c98d753877f8431
- nns_user_id=zxgqtest
- nns_version=1.0.0.0.SXGDXMT.HDZB.STB.Release
- nns_area_code=156140003
这个URL用于访问一个名为EPGV2的文件,并传递了一些参数,服务器会根据这些参数返回对应的数据。其中nns_func=get_playbill_by_days表示获取播放列表的接口,nns_video_id表示视频ID,nns_before_day表示向前查询的天数,nns_after_day表示向后查询的天数,nns_output_type=json表示返回的数据类型为JSON格式,其他参数含义需要具体了解接口需求。
python如何实现如何用神经网络NNS实现对cifar10的分类,写出代码
这里提供一个简单的使用PyTorch实现对CIFAR-10数据集进行分类的示例代码。该代码使用了一个简单的卷积神经网络(CNN)模型。
首先,我们需要导入必要的库和模块:
```python
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
```
接下来,我们可以定义一些超参数,包括学习率、训练批次大小、训练轮数等:
```python
learning_rate = 0.001
batch_size = 64
num_epochs = 10
```
然后,我们可以加载CIFAR-10数据集并进行数据预处理:
```python
transform_train = transforms.Compose([
transforms.RandomCrop(32, padding=4),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
transform_test = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform_train)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=batch_size,
shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform_test)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=batch_size,
shuffle=False, num_workers=2)
```
然后,我们可以定义CNN模型:
```python
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.fc1 = nn.Linear(128 * 4 * 4, 512)
self.fc2 = nn.Linear(512, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv3(x)))
x = x.view(-1, 128 * 4 * 4)
x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
net = Net()
```
接下来,我们可以定义损失函数和优化器:
```python
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9)
```
最后,我们可以开始训练:
```python
for epoch in range(num_epochs):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 200 == 199:
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 200))
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
```
最后,我们可以对测试集进行测试:
```python
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
100 * correct / total))
```
完整代码如下:
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