以学生对象为例，列举常见的一些使用场合，具体如下： public class StreamLearn { private static List<Student> list; static { list = new ArrayList<>(); list.add(new Student(1, "小明", 18, 85L)); list.add(new Student(2, "张三&quo
转自：https://www.cnblogs.com/CarpenterLee/p/6550212.html 上一节介绍了部分Stream常见接口方法，理解起来并不困难，但Stream的用法不止于此，本节我们将仍然以Stream为例，介绍流的规约操作。 规约操作（reduction operation）又被称作折叠操作（fold），是通过某个连接动作将所有元素汇总成一
Stream 中文称为 “流”，通过将集合转换为这么一种叫做 “流” 的元素序列，通过声明性方式，能够对集合中的每个元素进行一系列并行或串行的流水线操作。 函数式编程带来的好处尤为明显。这种代码更多地表达了业务逻辑的意图，而不是它的实现机制。易读的代码也易于维护、更可
关于 拾年之璐 微信公众号：知行校园汇，点击查看，欢迎关注 其他平台（点击蓝字可访问）： GitHub ｜ Gitee ｜ 哔哩哔哩 ｜ 语雀 ｜ 简书 ｜ 微信小程序 ｜ 知行达摩院 本文专栏：Laravel 点击查看系列文章 本文主要内容： 9.1 创建与使用集合9.2 集合的常用方
前提： List<User> all = new ArrayList<User>(); Wrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>(); all = userMapper.selectList(queryWrapper); 一个对象的集合转化成另一个对象的集合（ 可以是自己新建的DTO，里面取的字段可以是通过构造方法） List<UserVo> ca
reduce操作： reduce:(T identity,BinaryOperator)/reduce(BinaryOperator)-可以将流中元素反复结合起来，得到一个值 /** * reduce ：规约操作 */ List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10); Integer count2 = list.stre
List的Stream流操作 Stream流 Stream 中文称为 “流”，通过将集合转换为这么一种叫做 “流” 的元素序列，通过声明性方式，能够对集合中的每个元素进行一系列并行或串行的流水线操作。 函数式编程带来的好处尤为明显。这种代码更多地表达了业务逻辑的意图，而不是它的实现机制。易
1.获取分类关联的品牌 界面效果 选择分类带出分类相关品牌 2.获取分类关联的品牌 相关代码 controller层代码 @GetMapping("/brands/list") public R relationBrandsList(@RequestParam(value = "catId",required = true)Long catId){ List<BrandEntity>
List操作： 循环： list.forEach((p) -> System.out.printf("%s %s; %n", p.getFirstName(), p.getLastName())); 排序: System.out.println("根据 name 排序,并显示前5个"); List<Person> sortedJavaProgrammers = javaProgrammers .stream
场景 有两张表，一张活动清单表actv_evt：记录了所有的活动，包括活动id，活动名称及活动相关配置信息；一张客户活动参与表cust_actv，记录了客户参与活动信息。 cust_actv中参与了活动的客户定义为活跃客户，现在公司想对活跃客户做推广，将没参与过的活动推送给他们 即需要这样的目标数据： cus
1.如何快速优雅格式化list中一个对象中的date类型的日期格式为string，并返回？ public PageResult<Map<String, Object>> findPageByCondition(QueryPageBean queryPageBean){ String queryString = queryPageBean.getQueryString(); Page<User> page = new Page<&g
信息来源于某位帅男 : 20道选择题，一题2分，2~3道大题：mapreduce求解，spark RDD，hdfs（选择题），hbase（数据表的选择设计问题，操作问题） 一、一些基本概念 1.python基础 # 1).单行注释用“#”，多行注释用一对‘’‘，或者"""包裹内容。 # 2).python的输入输出： a = int(input()) b = in
Stream流 Stream 中文称为 “流”，通过将集合转换为这么一种叫做 “流” 的元素序列，通过声明性方式，能够对集合中的每个元素进行一系列并行或串行的流水线操作。 函数式编程带来的好处尤为明显。这种代码更多地表达了业务逻辑的意图，而不是它的实现机制。易读的代码也易于维护、更
一、java8 新特性 java8 和java7 相比迎来了许多新特性，包括stream流、函数式编程、lambda表达式等等，在实际的工作中存在大量的stream流使用场景，因此用本文来记录一下在工作中常见的stream流的使用。 二、 stream 流简介 java8 stream流不同于传统的InputStream和OutPutStream。
排序（倒序，正序去掉reversed()，根据Reporting实体的isDeadLine字段倒序） List<Reporting> collect1 = integerListEntry.getValue().stream().sorted(Comparator.comparing(Reporting::getIsDeadLine).reversed()).collect(Collectors.toList()); List 转 map 相同key,value
1. 引言 不知道大家平时的业务开发过程中 controller 层的参数校验都是怎么写的？是否也存在下面这样的直接判断？ public String add(UserVO userVO) { if(userVO.getAge() == null){ return "年龄不能为空"; } if(userVO.getAge() > 120){ retur
1、stream().map().collect(Collectors.toList()); stream()优点 无存储。stream不是一种数据结构，它只是某种数据源的一个视图，数据源可以是一个数组，Java容器或I/O channel等。为函数式编程而生。对stream的任何修改都不会修改背后的数据源，比如对stream执行过滤操作并不会删除被过
collect 算子操作剖析 collect算子操作的作用： 它是一个action操作，会触发任务的运行 它会把RDD的数据进行收集之后，以数组的形式返回给Driver端 总结： 默认Driver端的内存大小为1G，由参数 spark.driver.memory 设置。 如果某个rdd的数据量超过了Driver端默认的1G内存，对rdd调用c
制作圆形： 要使用CSS来制作一个圆形，我们需要一个div，被给它设置一个ID <div id="circle"></div> 圆形在设置CSS时要设置宽度和高度相等，然后设置border-radius属性为宽度或高度的一半即可： #circle { width: 120px; height: 120px; background: #7fee1d;
这几天,在看Unity3D,很有意思,其中看到,第一人称控制器,就想看到里面的一些控制脚本是如何实现,才发现,学到的好多数据知识已经还给老师了,还好,走遍大江南北,跟着的书不多,唯一的二本高数没丢. 然后参考网上各个简洁明了的讲洁. 主要有http://my.csdn.net/cppyin 的从零实现3D图
这通常是个很糟糕的书写方式，它只能改变当前标签的样式，如果想要多个 拥有相同的样式，你不得不重复地为每个 添加相同的样式，如果想要修改一种样式，又不得不修改所有的 style 中的代码。很显然，内联方式引入 CSS 代码会导致 HTML 代码变得冗长，且使得网页难以维护 https://m.xiami.com/co
这通常是个很糟糕的书写方式，它只能改变当前标签的样式，如果想要多个 拥有相同的样式，你不得不重复地为每个 添加相同的样式，如果想要修改一种样式，又不得不修改所有的 style 中的代码。很显然，内联方式引入 CSS 代码会导致 HTML 代码变得冗长，且使得网页难以维护 https://m.xiami.com/co
从这个范例程序的代码上来看，不算复杂，从中没有见到爬取网站之类的代码。关键的是第6行，通过调用pdr.get_data_yahoo方法从雅虎网站获取数据，这个方法的参数分别是股票代码，开始日期和结束日期。第4行使用yf.pdr_override方法是为了防止雅虎网站修改获取历史数据的API接口而导致get_dat
目录 一、介绍 二、连接Spark 三、创建RDD 四、RDD常用的转换 Transformation 五、RDD 常用的执行动作 Action 二、连接Spark Spark1.3.0只支持Python2.6或更高的版本（但不支持Python3）。它使用了标准的CPython解释器，所以诸如NumPy一类的C库也是可以使用的。 通过Spark目录下的b
