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HashMap的重新实现。

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简介：
HashMap的重写实现，旨在提供一种轻量级的替代方案。这种方法通过引入自定义的轻量级对象HashObjectMap来取代Java JDK中HashMap所使用的标准对象，从而显著减少内存占用。由于HashMap的Entry对象本身占据较大的内存空间，自行实现一个轻量级的容器进行替换能够有效降低资源消耗。以下是具体的实现步骤：1、需要设计的缓存类应继承自BaseHashObject类。/** * 该类主要负责处理HashMap的核心操作逻辑。 * 当使用HashObjectMap存储数据时，必须确保所有子类都继承自该类。 */

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  • HashMap的重新实现
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    本文探讨了Java中HashMap数据结构的内部机制，并提供了一种全新的实现方法以优化其性能和功能。 HashMap的实现可以通过使用自定义轻量级对象HashObjectMap来替代JDK中的HashMap以减少内存占用。由于HashMap里的Entry占用了较大的内存空间，因此可以考虑用自己设计的轻量级容器进行替换。 以下是具体步骤： 1. 缓存的对象需要继承BaseHashObject。 2. 实现一个类用于完成HashMap的基本操作；如果使用HashObjectMap来存储数据，则必须让该对象继承此类。
     
  • C++中的Hashmap实现
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    本文将深入探讨在C++中如何高效地实现和使用Hashmap数据结构，包括其实现原理、常用应用场景及性能优化技巧。 学习C++时实现一个hashmap非常有用。
     
  • 用C语言实现hashMap
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    本项目采用C语言编写，实现了哈希表（hashMap）的数据结构与操作方法，包括添加、删除和查找等基本功能。 本段落介绍如何使用C语言实现hashMap数据结构，并包含创建hashMap、插入元素到hashMap、查找hashMap中的元素以及从hashMap删除元素等功能。此外，还介绍了几个经典的哈希函数以供参考。 原文链接提供了一个详细的教程来帮助理解这一过程：https://blog..net/sxf1061700625/article/details/109594495 去掉上述提到的链接后，重点在于如何用C语言实现hashMap及其相关操作。
     
  • SqueezeNext.PyTorch: 纸张的重新实现
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    SqueezeNext.PyTorch是对学术论文中的SqueezeNext模型在PyTorch框架下的重新实现，便于研究者进行深度学习实验和网络结构探索。 SqueezeNext：硬件感知神经网络设计介绍这些代码是用于论文《SqueezeNext：硬件感知神经网络设计》的重新实现版本。我们从实施这项工作开始，在结构上采用了一种方法，即使用两级挤压层的变体。在每个SqueezeNext块中，我们采用了两个瓶颈模块，每个模块将通道大小减半，并进行两次可分离卷积操作。此外，还集成了一个最终的1×1扩展模块来进一步减少可分离卷积输出中的通道数量。 要求： - Jupyter笔记本 - Python3 - PyTorch 0.4 结果：我们仅在三个数据集中测试了四个模型：Cifar10、Cifar100和ImageNet。以下是训练集（Top-1）及验证集（Top-1）的精度： | 模型宽度 | 深度 | SqNxt_23_1x | | -------- | ------ | ----------- | | 精确率 | | 98.7 | 请注意，表格中的信息仅显示了一个模型在Cifar数据集上的表现。
     
  • IGCV_V1.PyTorch: 纸张的重新实现
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    IGCV_V1.PyTorch: 纸张的重新实现 是一个基于PyTorch框架对IGCV_V1模型进行的复现项目，致力于准确再现其性能并促进深度学习社区的研究和应用。 本段落介绍了深度神经网络的交错组卷积（IGCV V1）的相关代码实现，并提供了该模型在两个数据集上的测试结果。 我们提出了一种简单的模块化神经网络架构，称为交错群卷积神经网络（IGCNets）。这种结构的核心是一个新颖的构建块——由初级和次级连续交错群卷积构成。这两个组卷积是互补的，其设计灵感来源于规则卷积在四个分支上的表示形式。 为了进行实验验证，我们使用了Python3与PyTorch 0.3版本，在Cifar10以及Cifar-10数据集上对IGCV_L24M2模型进行了训练和测试。以下是该模型的性能表现： | 模型 | 训练（Top-1）准确率 | 验证（Top-1）准确率 | | ---- | ------------------:| --------------------:| | IGCV_L24M2 | 99.4% | 91.8% | 上述实验中，模型的参数设置为：大号尺寸为24，小号尺寸为2。
     
  • JDK 1.7 HashMap中的严重问题：循环链表
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    本文探讨了Java开发工具包(JDK)版本1.7中HashMap数据结构出现的一个重大缺陷——循环链表问题，并分析其成因与潜在影响。 在JDK 1.7版本的HashMap中存在一个“致命错误”：循环链表的问题。该版本使用的是数组与链表结合的数据结构。 主要存在的两个问题是： - 使用头插法可能会导致出现循环链表。 - 链表过长，会导致查询效率下降。 为了解决这些问题，在JDK 1.8中进行了优化： - 采用尾插法以防止形成循环链表。 - 当链表长度较长时，会将其转换成红黑树结构来提高查找性能。 关于如何产生循环链表的问题：当多线程同时执行put操作，并且在扩容过程中调用resize函数的情况下，可能会导致出现循环链表。这将使得后续的get方法陷入死循环中无法正常工作。 下面将进一步详细描述这种情况下循环链表是如何形成的。
     
  • 用Python实现try的重新执行
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    本文介绍如何使用Python编程语言来检测并自动重新执行出现异常的代码块，以提高程序的稳定性和可靠性。通过示例代码展示try-except语句的应用与改进方法。 在Python编程里，实现`try`语句重新执行的方法如下： 定义一个方法`numberinput()`： ```python def numberinput(): # 创建方法 try: s=int(input(number:)) return s except Exception as a: print(a) i=numberinput() # 错误后重新调用该方法 print(i) return i ``` 此代码会在输入非整数时触发异常并尝试再次执行`numberinput()`。如果用户持续输入错误，程序将陷入无限循环。 正确的输入会终止这个过程，并返回一个有效的数字值给调用者使用。 这种方法适合处理需要反复请求正确格式化数据的场景，但需要注意防止因不断提供无效的数据而导致死循环的情况发生。
     
  • Java实现文件的重新命名
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    本教程详细介绍了如何使用Java编程语言编写代码来实现对文件或目录的重命名操作，适合初学者快速掌握相关技术。 本段落详细介绍了如何使用Java实现文件的重命名功能，并提供了示例代码供参考。这些示例对理解相关概念非常有帮助，有兴趣的朋友可以仔细阅读。
     
  • HashMap的底层实现及与Hashtable和HashSet的区别.docx
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    本文档深入探讨了Java中HashMap的数据结构原理及其运作机制，并对比分析了它与Hashtable及HashSet之间的异同点。 HashMap底层实现原理： HashMap基于哈希表（HashTable）实现，它通过散列算法将键值对映射到数组中。在HashMap中，每个键值对都有一个唯一的哈希码，该哈希码决定了键值对在数组中的位置。当插入一个键值对时，HashMap会计算键的哈希码，然后根据哈希码将键值对存储在数组的指定位置。如果多个键的哈希码相同，则会形成哈希冲突，此时HashMap会使用链表或红黑树等数据结构来解决冲突。 与HashTable的区别： 虽然HashMap和HashTable都基于哈希表实现，但它们在性能和线程安全性上存在差异。具体来说，HashMap是非同步的，在多线程环境下如果不进行适当的同步控制可能会导致数据不一致；而HashTable是同步的，因此它在线程安全方面表现更好，但是这可能会影响其执行效率。此外，HashMap允许键值对中包含null元素，而HashTable不允许。 与HashSet的区别： HashSet是一个基于HashMap实现的数据结构集合类，用于存储唯一的对象实例。在添加一个新元素到HashSet时，该元素会被转换为键并插入到内部的HashMap中作为键-无值映射（value为空）。因此，在时间复杂度上，向HashSet和HashMap中插入或查找数据都具有相似的表现；然而由于HashSet不需要保存任何与存储的数据关联的额外信息，它在内存使用方面比HashMap更有效率。 需要注意的是： 当使用自定义对象作为键时，必须确保该类已经正确实现了equals()方法以及hashCode()方法。否则可能导致哈希冲突增加，并影响到性能。对于HashSet而言，在判断两个元素是否相等时也会依赖于这些实现来避免重复插入相同的项。 在多线程环境中，如果需要使用HashMap，则可以考虑通过Collections的synchronizedMap()方法将其转换为同步版本，但这并不意味着所有操作都是安全的（尤其是在迭代过程中）。为了保证并发环境下的最佳性能和安全性，建议选择ConcurrentHashMap。 总结： 根据不同的应用场景需求，可以选择适合自己的数据结构。例如，在单线程或对速度要求较高的情况下使用HashMap；对于需要多线程访问且不太关注性能的情况，则可以考虑HashTable；而当只关心集合中元素的唯一性时则可选用HashSet。理解这些类之间的区别有助于在实际编程过程中做出最佳选择。
     
  • PyTorch中的CutMix：用PyTorch重新实现CutMix
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    本文介绍了如何使用PyTorch框架重新实现一种名为CutMix的数据增强技术，以提高模型性能。 使用PyTorch实现CutMix的方法如下： 对于模型和其他规范化的代码，请参考相关文档。 训练命令为： ``` python main.py --print_freq 32 --save_dir .save_model --save_every 10 --lr 0.1 --weight_decay 1e-4 --momentum 0.9 --Epoch 500 --batch_size 128 --test_batch_size 100 --cutout False --n_masks 1 --length 16 --normalize batchnorm --alpha 1.0 --cutmix_prob 1.0 # For Cutmix ``` 实验结果显示，SE + resnet-32 + batchnorm与SE + resnet-32 + batchnorm + cutmix之间存在差异。