java list常用函数

时间: 2023-12-17 21:27:30 浏览: 22
以下是 Java List 常用函数的介绍和示例: 1. add():在列表末尾添加元素 ```java List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("apple"); list.add("banana"); System.out.println(list); // 输出:[apple, banana] ``` 2. get():获取指定位置的元素 ```java List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("apple"); list.add("banana"); String first = list.get(0); System.out.println(first); // 输出:apple ``` 3. remove():删除指定位置的元素 ```java List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("apple"); list.add("banana"); list.remove(0); System.out.println(list); // 输出:[banana] ``` 4. size():获取列表的长度 ```java List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("apple"); list.add("banana"); int size = list.size(); System.out.println(size); // 输出:2 ``` 5. indexOf():获取指定元素在列表中的位置 ```java List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("apple"); list.add("banana"); int index = list.indexOf("banana"); System.out.println(index); // 输出:1 ``` 6. set():替换指定位置的元素 ```java List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("apple"); list.add("banana"); list.set(1, "orange"); System.out.println(list); // 输出:[apple, orange] ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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