当前位置: 首页 > news >正文

Java--Stream流详解

Stream是Java 8 API添加的一个新的抽象,称为流Stream,以一种声明性方式处理数据集合(侧重对于源数据计算能力的封装,并且支持序列与并行两种操作方式)

Stream流是从支持数据处理操作的源生成的元素序列,源可以是数组、文件、集合、函数。流不是集合元素,它不是数据结构并不保存数据,它的主要目的在于计算

Stream流是对集合(Collection)对象功能的增强,与Lambda表达式结合,可以提高编程效率、间接性和程序可读性。

特点

1、代码简洁:函数式编程写出的代码简洁且意图明确,使用stream接口让你从此告别for循环

2、多核友好:Java函数式编程使得编写并行程序如此简单,就是调用一下方法

流程

1、将集合转换为Stream流(或者创建流)

2、操作Stream流(中间操作,终端操作)

stream流在管道中经过中间操作(intermediate operation)的处理,最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果

接口继承关系

BaseStream:基础接口,声明了流管理的核心方法;

Stream:核心接口,声明了流操作的核心方法,其他接口为指定类型的适配

一、流创建操作

生成流的方式主要有五种

1、Stream创建

Stream<Integer> stream1 = Stream.of(1,2,3,4,5);

2、Collection集合创建(应用中最常用的一种

List<Integer> integerList = new ArrayList<>();integerList.add(1);integerList.add(2);integerList.add(3);integerList.add(4);integerList.add(5);Stream<Integer> listStream = integerList.stream();

3、Array数组创建

int[] intArr = {1, 2, 3, 4, 5};IntStream arrayStream = Arrays.stream(intArr);

通过Arrays.stream方法生成流,并且该方法生成的流是数值流【即IntStream】而不是 Stream

注:

使用数值流可以避免计算过程中拆箱装箱,提高性能。

Stream API提供了mapToInt、mapToDouble、mapToLong三种方式将对象流【即Stream 】转换成对应的数值流,同时提供了boxed方法将数值流转换为对象流

4、文件创建

try {Stream<String> fileStream = Files.lines(Paths.get("data.txt"), Charset.defaultCharset());} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}

通过Files.line方法得到一个流,并且得到的每个流是给定文件中的一行

5、函数创建

iterator

Stream<Integer> iterateStream = Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(5);

iterate方法接受两个参数,第一个为初始化值,第二个为进行的函数操作,因为iterator生成的流为无限流,通过limit方法对流进行了截断,只生成5个偶数 

generator

Stream<Double> generateStream = Stream.generate(Math::random).limit(5);

generate方法接受一个参数,方法参数类型为Supplier ,由它为流提供值。generate生成的流也是无限流,因此通过limit对流进行了截断

二、操作符

流的操作类型主要分为两种:中间操作符、终端操作符

(一)中间操作符

通常对于Stream的中间操作,可以视为是源的查询,并且是懒惰式的设计,对于源数据进行的计算只有在需要时才会被执行,与数据库中视图的原理相似;

Stream流的强大之处便是在于提供了丰富的中间操作,相比集合或数组这类容器,极大的简化源数据的计算复杂度

一个流可以跟随零个或多个中间操作。其目的主要是打开流,做出某种程度的数据映射/过滤,然后返回一个新的流,交给下一个操作使用

这类操作都是惰性化的,仅仅调用到这类方法,并没有真正开始流的遍历,真正的遍历需等到终端操作时,常见的中间操作有下面即将介绍的 filter、map 等

流方法                 含义                                                示例
filter用于通过设置的条件过滤出元素

List strings = Arrays.asList(“abc”, “”, “bc”, “efg”, “abcd”,"", “jkl”);

List filtered = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList());

map接受一个函数作为参数。这个函数会被应用到每个元素上,并将其映射成一个新的元素(使用映射一词,是因为它和转换类似,但其中的细微差别在于它是“创建一个新版本”而不是去“修改”)

List strings = Arrays.asList(“abc”, “abc”, “bc”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);

List mapped = strings.stream().map(str->str+"-IT").collect(Collectors.toList());

distinct返回一个元素各异(根据流所生成元素的hashCode和equals方法实现)的流List numbers = Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 3, 2, 4);numbers.stream().filter(i -> i % 2 == 0).distinct().forEach(System.out::println);
sorted返回排序后的流

List strings1 = Arrays.asList(“abc”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);

List sorted1 = strings1.stream().sorted().collect(Collectors.toList());

limit会返回一个不超过给定长度的流

List strings = Arrays.asList(“abc”, “abc”, “bc”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);

List limited = strings.stream().limit(3).collect(Collectors.toList());

skip返回一个扔掉了前n个元素的流

List strings = Arrays.asList(“abc”, “abc”, “bc”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);

List skiped = strings.stream().skip(3).collect(Collectors.toList());

flatMap使用flatMap方法的效果是,各个数组并不是分别映射成一个流,而是映射成流的内容。所有使用map(Arrays::stream)时生成的单个流都被合并起来,即扁平化为一个流

List strings = Arrays.asList(“abc”, “abc”, “bc”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);

Stream flatMap = strings.stream().flatMap(Java8StreamTest::getCharacterByString);

peek对元素进行遍历处理 

List strings = Arrays.asList(“abc”, “abc”, “bc”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);

strings .stream().peek(str-> str + "a").forEach(System.out::println);

    public static void main(String[] args) {List<User> userList = getUserList();}private static List<User> getUserList() {List<User> userList = new ArrayList<>();userList.add(new User(1,"张三",18,"上海"));userList.add(new User(2,"王五",16,"上海"));userList.add(new User(3,"李四",20,"上海"));userList.add(new User(4,"张雷",22,"北京"));userList.add(new User(5,"张超",15,"深圳"));userList.add(new User(6,"李雷",24,"北京"));userList.add(new User(7,"王爷",21,"上海"));userList.add(new User(8,"张三丰",18,"广州"));userList.add(new User(9,"赵六",16,"广州"));userList.add(new User(10,"赵无极",26,"深圳"));return userList;}

1、filter;过滤

用于通过设置的条件过滤出元素

//1、filter:输出ID大于6的user对象
List<User> filetrUserList = userList.stream().filter(user -> user.getId() > 6).collect(Collectors.toList());
filetrUserList.forEach(System.out::println);

  

2、map

接受一个函数作为参数。这个函数会被应用到每个元素上,并将其映射成一个新的元素(使用映射一词,是因为它和转换类似,但其中的细微差别在于它是“创建一个新版本”而不是去“修改”)

//2、map
List<String> mapUserList = userList.stream().map(user -> user.getName() + "用户").collect(Collectors.toList());
mapUserList.forEach(System.out::println);

3、distinct:去重

返回一个元素各异(根据流所生成元素的hashCode和equals方法实现)的流

//3、distinct:去重
List<String> distinctUsers =  userList.stream().map(User::getCity).distinct().collect(Collectors.toList());
distinctUsers.forEach(System.out::println);

4、sorted

返回排序后的流

//4、sorted:排序,根据名字倒序
userList.stream().sorted(Comparator.comparing(User::getName).reversed()).collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);

  

5、limit

会返回一个不超过给定长度的流

//5、limit:取前5条数据
userList.stream().limit(5).collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);

6、skip

返回一个扔掉了前n个元素的流

//6、skip:跳过第几条取后几条
userList.stream().skip(7).collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);

  

7、flatMap

使用flatMap方法的效果是,各个数组并不是分别映射成一个流,而是映射成流的内容。所有使用map(Arrays::stream)时生成的单个流都被合并起来,即扁平化为一个流

//7、flatMap:数据拆分一对多映射
userList.stream().flatMap(user -> Arrays.stream(user.getCity().split(","))).forEach(System.out::println);

map:对流中每一个元素进行处理
flatMap:流扁平化,让你把一个流中的“每个值”都换成另一个流,然后把所有的流连接起来成为一个流 
本质区别:map是对一级元素进行操作,flatmap是对二级元素操作map返回一个值;flatmap返回一个流,多个值

应用场景:map对集合中每个元素加工,返回加工后结果;flatmap对集合中每个元素加工后,做扁平化处理后(拆分层级,放到同一层)然后返回

8、peek

对元素进行遍历处理

//8、peek:对元素进行遍历处理,每个用户ID加1输出
userList.stream().peek(user -> user.setId(user.getId()+1)).forEach(System.out::println);

(二)终端操作符

Stream流执行完终端操作之后,无法再执行其他动作,否则会报状态异常,提示该流已经被执行操作或者被关闭,想要再次执行操作必须重新创建Stream流

一个流有且只能有一个终端操作,当这个操作执行后,流就被关闭了,无法再被操作,因此一个流只能被遍历一次,若想在遍历需要通过源数据在生成流。

终端操作的执行,才会真正开始流的遍历。如 count、collect 等

流方法                 含义                                                示例
collect收集器,将流转换为其他形式

List strings = Arrays.asList(“cv”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);

Set set = strings.stream().collect(Collectors.toSet());

List list = strings.stream().collect(Collectors.toList());

Map<String, String> map = strings.stream().collect(Collectors.toMap(v ->v.concat("_name"), v1 -> v1, (v1, v2) -> v1));

forEach遍历流List strings = Arrays.asList(“cv”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);strings.stream().forEach(s -> out.println(s));
findFirst返回第一个元素

List strings = Arrays.asList(“cv”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);

Optional first = strings.stream().findFirst();

findAny将返回当前流中的任意元素

List strings = Arrays.asList(“cv”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);

Optional any = strings.stream().findAny();

count返回流中元素总数

List strings = Arrays.asList(“cv”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);

long count = strings.stream().count();

sum求和int sum = userList.stream().mapToInt(User::getId).sum();
max最大值int max = userList.stream().max(Comparator.comparingInt(User::getId)).get().getId();
min最小值int min = userList.stream().min(Comparator.comparingInt(User::getId)).get().getId();
anyMatch检查是否至少匹配一个元素,返回boolean

List strings = Arrays.asList(“abc”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);

boolean b = strings.stream().anyMatch(s -> s == “abc”);

allMatch检查是否匹配所有元素,返回boolean

List strings = Arrays.asList(“abc”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);

boolean b = strings.stream().allMatch(s -> s == “abc”);

noneMatch检查是否没有匹配所有元素,返回boolean

List strings = Arrays.asList(“abc”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);

boolean b = strings.stream().noneMatch(s -> s == “abc”);

reduce可以将流中元素反复结合起来,得到一个值

List strings = Arrays.asList(“cv”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);

Optional reduce = strings.stream().reduce((acc,item) -> {return acc+item;});if(reduce.isPresent())out.println(reduce.get());

1、collect

收集器,将流转换为其他形式

//1、collect:收集器,将流转换为其他形式Set set = userList.stream().collect(Collectors.toSet());set.forEach(System.out::println);System.out.println("--------------------------");List list = userList.stream().collect(Collectors.toList());list.forEach(System.out::println);

  

2、forEach

遍历流

//2、forEach:遍历流
userList.stream().forEach(user -> System.out.println(user));
userList.stream().filter(user -> "上海".equals(user.getCity())).forEach(System.out::println);

3、findFirst

返回第一个元素

//3、findFirst:返回第一个元素
User firstUser = userList.stream().findFirst().get();
User firstUser1 = userList.stream().filter(user -> "上海".equals(user.getCity())).findFirst().get();

  

4、findAny

将返回当前流中的任意元素

//4、findAny:将返回当前流中的任意元素
User findUser = userList.stream().findAny().get();
User findUser1 = userList.stream().filter(user -> "上海".equals(user.getCity())).findAny().get();

  

5、count

返回流中元素总数

//5、count:返回流中元素总数
long count = userList.stream().filter(user -> user.getAge() > 20).count();
System.out.println(count);

6、sum

求和

//6、sum:求和
int sum = userList.stream().mapToInt(User::getId).sum();

7、max

最大值

//7、max:最大值
int max = userList.stream().max(Comparator.comparingInt(User::getId)).get().getId();

8、min

最小值

//8、min:最小值
int min = userList.stream().min(Comparator.comparingInt(User::getId)).get().getId();

9、anyMatch

检查是否至少匹配一个元素,返回boolean

//9、anyMatch:检查是否至少匹配一个元素
boolean matchAny = userList.stream().anyMatch(user -> "北京".equals(user.getCity()));

10、allMatch

检查是否匹配所有元素,返回boolean

//10、allMatch:检查是否匹配所有元素
boolean matchAll = userList.stream().allMatch(user -> "北京".equals(user.getCity()));

11、noneMatch

检查是否没有匹配所有元素,返回boolean

//11、noneMatch:检查是否没有匹配所有元素,返回boolean
boolean nonaMatch = userList.stream().allMatch(user -> "云南".equals(user.getCity()));

12、reduce

可以将流中元素反复结合起来,得到一个值

        //12、reduce:将流中元素反复结合起来,得到一个值Optional reduce = userList.stream().reduce((user, user2) -> {return user;});if(reduce.isPresent()) System.out.println(reduce.get());

三、Collect收集

Collector:结果收集策略的核心接口,具备将指定元素累加存放到结果容器中的能力;并在Collectors工具中提供了Collector接口的实现类

1、toList

将用户ID存放到List集合中

List<Integer> idList = userList.stream().map(User::getId).collect(Collectors.toList()) ;

2、toMap

将用户ID和Name以Key-Value形式存放到Map集合中

Map<Integer,String> userMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getId,User::getName));

3、toSet

将用户所在城市存放到Set集合中

Set<String> citySet = userList.stream().map(User::getCity).collect(Collectors.toSet());

4、counting

符合条件的用户总数

long count = userList.stream().filter(user -> user.getId()>1).collect(Collectors.counting());

5、summingInt

对结果元素即用户ID求和

Integer sumInt = userList.stream().filter(user -> user.getId()>2).collect(Collectors.summingInt(User::getId)) ;

6、minBy

筛选元素中ID最小的用户

User maxId = userList.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparingInt(User::getId))).get() ;

7、joining

将用户所在城市,以指定分隔符链接成字符串;

String joinCity = userList.stream().map(User::getCity).collect(Collectors.joining("||"));

8、groupingBy

按条件分组,以城市对用户进行分组;

Map<String,List<User>> groupCity = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getCity));

1、orElse(null)

/*** Return the value if present, otherwise return {@code other}.** @param other the value to be returned if there is no value present, may* be null* @return the value, if present, otherwise {@code other}* 返回值,如果存在,否则返回其他*/public T orElse(T other) {return value != null ? value : other;}

表示如果一个都没找到返回null(orElse()中可以塞默认值。如果找不到就会返回orElse中设置的默认值)

2、orElseGet(null)

/*** Return the value if present, otherwise invoke {@code other} and return* the result of that invocation.** @param other a {@code Supplier} whose result is returned if no value* is present* @return the value if present otherwise the result of {@code other.get()}* @throws NullPointerException if value is not present and {@code other} is* null* 返回值如果存在,否则调用其他值并返回该调用的结果*/public T orElseGet(Supplier<? extends T> other) {return value != null ? value : other.get();}

表示如果一个都没找到返回null(orElseGet()中可以塞默认值。如果找不到就会返回orElseGet中设置的默认值)

orElse() 接受类型T的 任何参数,而orElseGet()接受类型为Supplier的函数接口,该接口返回类型为T的对象

orElse(null)和orElseGet(null)区别:

1、当返回Optional的值是空值null时,无论orElse还是orElseGet都会执行

2、而当返回的Optional有值时,orElse会执行,而orElseGet不会执行

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Collectors;public class TestStream {public static void main(String[] args) {List<User> list = new ArrayList<>();//定义三个用户对象User user1 = new User();user1.setUserName("admin");user1.setAge(16);user1.setSex("男");User user2 = new User();user2.setUserName("root");user2.setAge(20);user2.setSex("女");User user3 = new User();user3.setUserName("admin");user3.setAge(18);user3.setSex("男");User user4 = new User();user4.setUserName("admin11");user4.setAge(22);user4.setSex("女");//添加用户到集合中list.add(user1);list.add(user2);list.add(user3);list.add(user4);/*在集合中查询用户名包含admin的集合*/List<User> userList = list.stream().filter(user -> user.getUserName().contains("admin")&& user.getAge() <= 20).collect(Collectors.toList());System.out.println(userList);/*在集合中查询出第一个用户名为admin的用户*/Optional<User> user = list.stream().filter(userTemp -> "admin".equals(userTemp.getUserName())).findFirst();System.out.println(user);/*orElse(null)表示如果一个都没找到返回null(orElse()中可以塞默认值。如果找不到就会返回orElse中设置的默认值)orElseGet(null)表示如果一个都没找到返回null(orElseGet()中可以塞默认值。如果找不到就会返回orElseGet中设置的默认值)orElse()和orElseGet()区别:在使用方法时,即使没有值 也会执行 orElse 内的方法, 而 orElseGet则不会*///没值User a =  list.stream().filter(userT-> userT.getAge() == 12).findFirst().orElse(getMethod("a"));User b =  list.stream().filter(userT11-> userT11.getAge() == 12).findFirst().orElseGet(()->getMethod("b"));//有值User c =  list.stream().filter(userT2-> userT2.getAge() == 16).findFirst().orElse(getMethod("c"));User d =  list.stream().filter(userT22-> userT22.getAge() == 16).findFirst().orElseGet(()->getMethod("d"));System.out.println("a:"+a);System.out.println("b:"+b);System.out.println("c:"+c);System.out.println("d:"+d);}public static User getMethod(String name){System.out.println(name + "执行了方法");return null;}
}

参考链接 

Java 8 Stream | 菜鸟教程

Java基础|Stream流原理与用法总结

Java中的Stream流详解_DJL_DJL_DJL的博客-CSDN博客_java中stream

相关文章:

Java--Stream流详解

Stream是Java 8 API添加的一个新的抽象&#xff0c;称为流Stream&#xff0c;以一种声明性方式处理数据集合&#xff08;侧重对于源数据计算能力的封装&#xff0c;并且支持序列与并行两种操作方式&#xff09; Stream流是从支持数据处理操作的源生成的元素序列&#xff0c;源可…...

[PHP]ShopXO企业级B2C免费开源商城系统 v2.3.1

ShopXO 企业级B2C免费开源电商系统&#xff01; 求实进取、创新专注、自主研发、国内领先企业级B2C电商系统解决方案。 遵循Apache2开源协议发布&#xff0c;无需授权、可商用、可二次开发、满足99%的电商运营需求。 PCH5、支付宝小程序、微信小程序、百度小程序、头条&抖音…...

Python基础入门系列详解20篇

Python基础入门&#xff08;1&#xff09;----Python简介 Python基础入门&#xff08;2&#xff09;----安装Python环境&#xff08;Windows、MacOS、CentOS、Ubuntu&#xff09; Python基础入门&#xff08;3&#xff09;----Python基础语法&#xff1a;解释器、标识符、关键…...

P02项目(学习)

★ P02项目 项目描述&#xff1a;安全操作项目旨在提高医疗设备的安全性&#xff0c;特别是在医生离开操作屏幕时&#xff0c;以减少非授权人员的误操作风险。为实现这一目标&#xff0c;我们采用多层次的保护措施&#xff0c;包括人脸识别、姿势检测以及二维码识别等技术。这些…...

pandas 笔记:get_dummies分类变量one-hot化

1 函数介绍 pandas.get_dummies 是 pandas 库中的一个函数&#xff0c;它用于将分类变量转换为哑变量/指示变量。所谓的哑变量&#xff0c;就是将分类变量的每一个不同的值转换为一个新的0/1变量。在输出的DataFrame中&#xff0c;每一列都以该值的名称命名 pandas.get_dummi…...

PTE作文练习(一)

目录 65分备考建议 WE模版 范文 Supporting ideas: SWT 65分备考建议 RA重在多听标准的正确的示范&#xff0c;RS重在抓大放小&#xff0c;WFD重在整理错题&#xff0c;以及反反复复的车轮战&#xff0c;FIBRW重在“以对代记” 就是直接看答案&#xff0c;节约时间&#…...

如何做到一套FPGA工程无缝兼容两款不同的板卡?

试想这样一种场景,有两款不同的FPGA板卡,它们的功能代码90%都是一样的,但是两个板卡的管脚分配完全不同,一般情况下,我们需要设计两个工程,两套代码,之后还需要一直维护两个版本。 那么有没有一种自动化的方式,实现一个工程,编译出一个程序文件,下载到这两个不同的板…...

VSCode修改主题为Eclipse 绿色护眼模式

前言 从参加开发以来&#xff0c;一直使用eclipse进行开发&#xff0c;基本官方出新版本&#xff0c;我都会更新。后来出来很多其他的IDE工具&#xff0c;我也尝试了&#xff0c;但他们的主题都把我劝退了&#xff0c;黑色主题是谁想出来&#xff1f;&#x1f602; 字体小的时…...

conan和cmake编译器版本不匹配问题解决

conan和cmake编译器版本不匹配问题解决 1 问题现象2 解决方法2.1 在CMakeLists.txt禁止编译器检查2.1.1 修改方式 2.2 探查问题出现的根本原因2.2.1 安装升级gcc2.2.2 安装升级g 注 执行环境&#xff1a;ubuntu 1 问题现象 conan要求的编译器版本和cmake检测到的当前的编译器…...

float单精度浮点数如何在计算机中存储

文章目录 1 float型数据组成2 实际举例3 代码测试4 写在最后 1 float型数据组成 按照IEEE浮点标准存储浮点数时&#xff0c;一个float型的值由1个符号位&#xff08;最左边的位或最高有效位&#xff09;、8个指数位以及23个小数位依次组成: 符号位为0时表示正数&#xff0c;为1…...

机器视觉在虚拟现实与增强现实中的作用

机器视觉在虚拟现实&#xff08;VR&#xff09;和增强现实&#xff08;AR&#xff09;中发挥着至关重要的作用。这些技术的核心是计算机视觉领域&#xff0c;重点是让计算机具有“看到”和理解周围世界的能力。 在虚拟现实中&#xff0c;计算机视觉用于创建和处理用户所见的虚…...

红黑数原理及存在原因

我红黑树那么牛&#xff0c;你们为什么不用&#xff1f;_哔哩哔哩_bilibili 面试时经常会被问到红黑树&#xff0c;它到底有什么优点呢&#xff1f; 对于查找数据&#xff0c;数组二分查询速度最快&#xff0c;时间复杂度为O(logN)。但是如果增加和删除数据&#xff0c;数组就…...

Ansible入门—安装部署及各个模块应用案例(超详细)

目录 前言 一、环境概况 修改主机名&#xff08;可选项&#xff09; 二、安装部署 1.安装epel扩展源 2.安装Ansible 3.修改Ansible的hosts文件 4.生成密钥 三、Ansible模块使用介绍 Command模块 Shell模块 User模块 Copy模块 File模块 Hostname模块 Yum模块 Se…...

Spring Boot 3系列之-启动类详解

Spring Boot是一个功能强大、灵活且易于使用的框架&#xff0c;它极大地简化了Spring应用程序的开发和部署流程&#xff0c;使得开发人员能够更专注于业务逻辑的实现。在我们的Spring Boot 3系列之一&#xff08;初始化项目&#xff09;文章中&#xff0c;我们使用了Spring官方…...

muduo源码剖析之Timer定时器

简介 Timer 类是 muduo 网络库中的一个定时器类&#xff0c;用于在指定的时间间隔后执行某个任务。 Timer 类提供了一系列的方法来创建、启动、停止和删除定时器&#xff0c;以及设置定时器的时间间隔和回调函数等。 在 muduo 网络库中&#xff0c;Timer 类被广泛应用于各种…...

CocosCreator:背景滚动 、背景循环滚动

.CocosCretor版本3.2.1 编辑器VScode 制作游戏背景的循环滚动 import { _decorator, Component, Node } from cc; const { ccclass, property } _decorator;ccclass(MoveingSceneBg) export class MoveingSceneBg extends Component {property(Node)bg01: Node null!;proper…...

中远麒麟堡垒机SQL注入漏洞复现

简介 中远麒麟堡垒机用于运维管理的认证、授权、审计等监控管理&#xff0c;在该产品admin.php处存在SQL 注入漏洞。 漏洞复现 FOFA语法&#xff1a; body"url\"admin.php?controlleradmin_index&actionget_user_login_fristauth&username" 或者 c…...

ActiveMq学习⑨__基于zookeeper和LevelDB搭建ActiveMQ集群

引入消息中间件后如何保证其高可用&#xff1f; 基于zookeeper和LevelDB搭建ActiveMQ集群。集群仅提供主备方式的高可用集群功能&#xff0c;避免单点故障。 http://activemq.apache.org/masterslave LevelDB&#xff0c;5.6版本之后推出了LecelDB的持久化引擎&#xff0c;它使…...

Ansible概述以及模块

目录 一、Ansible概述&#xff1a; 1. Ansible是什么: 2. Ansible的作用: 3. Ansible的特性: 二、Ansible 环境安装部署&#xff1a; 1. 管理端安装 ansible&#xff1a; 2. ansible 目录结构&#xff1a; 3. 配置主机清单&#xff1a; 4. 配置密钥对验证&#xff1a; 三、an…...

Cannot run program “D:\c\IntelliJ IDEA 2021.1.3\jbr\bin\java.exe“

如果你的idea在打开后出现了这个故障 Cannot run program "D:\c\IntelliJ IDEA 2021.1.3\jbr\bin\java.exe" (in directory "D:\c\IntelliJ IDEA 2021.1.3\bin"): CreateProcess error2, 系统找不到指定的文件。 打开IDEA的设置 file --> settings --&…...

网络编程(Modbus进阶)

思维导图 Modbus RTU&#xff08;先学一点理论&#xff09; 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议&#xff0c;由 Modicon 公司&#xff08;现施耐德电气&#xff09;于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…...

YSYX学习记录(八)

C语言&#xff0c;练习0&#xff1a; 先创建一个文件夹&#xff0c;我用的是物理机&#xff1a; 安装build-essential 练习1&#xff1a; 我注释掉了 #include <stdio.h> 出现下面错误 在你的文本编辑器中打开ex1文件&#xff0c;随机修改或删除一部分&#xff0c;之后…...

质量体系的重要

质量体系是为确保产品、服务或过程质量满足规定要求&#xff0c;由相互关联的要素构成的有机整体。其核心内容可归纳为以下五个方面&#xff1a; &#x1f3db;️ 一、组织架构与职责 质量体系明确组织内各部门、岗位的职责与权限&#xff0c;形成层级清晰的管理网络&#xf…...

Spring Boot面试题精选汇总

&#x1f91f;致敬读者 &#x1f7e9;感谢阅读&#x1f7e6;笑口常开&#x1f7ea;生日快乐⬛早点睡觉 &#x1f4d8;博主相关 &#x1f7e7;博主信息&#x1f7e8;博客首页&#x1f7eb;专栏推荐&#x1f7e5;活动信息 文章目录 Spring Boot面试题精选汇总⚙️ **一、核心概…...

Spring Boot+Neo4j知识图谱实战:3步搭建智能关系网络!

一、引言 在数据驱动的背景下&#xff0c;知识图谱凭借其高效的信息组织能力&#xff0c;正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合&#xff0c;探讨知识图谱开发的实现细节&#xff0c;帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...

工业自动化时代的精准装配革新:迁移科技3D视觉系统如何重塑机器人定位装配

AI3D视觉的工业赋能者 迁移科技成立于2017年&#xff0c;作为行业领先的3D工业相机及视觉系统供应商&#xff0c;累计完成数亿元融资。其核心技术覆盖硬件设计、算法优化及软件集成&#xff0c;通过稳定、易用、高回报的AI3D视觉系统&#xff0c;为汽车、新能源、金属制造等行…...

JVM暂停(Stop-The-World,STW)的原因分类及对应排查方案

JVM暂停(Stop-The-World,STW)的完整原因分类及对应排查方案,结合JVM运行机制和常见故障场景整理而成: 一、GC相关暂停​​ 1. ​​安全点(Safepoint)阻塞​​ ​​现象​​:JVM暂停但无GC日志,日志显示No GCs detected。​​原因​​:JVM等待所有线程进入安全点(如…...

Python ROS2【机器人中间件框架】 简介

销量过万TEEIS德国护膝夏天用薄款 优惠券冠生园 百花蜂蜜428g 挤压瓶纯蜂蜜巨奇严选 鞋子除臭剂360ml 多芬身体磨砂膏280g健70%-75%酒精消毒棉片湿巾1418cm 80片/袋3袋大包清洁食品用消毒 优惠券AIMORNY52朵红玫瑰永生香皂花同城配送非鲜花七夕情人节生日礼物送女友 热卖妙洁棉…...

基于Java Swing的电子通讯录设计与实现:附系统托盘功能代码详解

JAVASQL电子通讯录带系统托盘 一、系统概述 本电子通讯录系统采用Java Swing开发桌面应用&#xff0c;结合SQLite数据库实现联系人管理功能&#xff0c;并集成系统托盘功能提升用户体验。系统支持联系人的增删改查、分组管理、搜索过滤等功能&#xff0c;同时可以最小化到系统…...

人机融合智能 | “人智交互”跨学科新领域

本文系统地提出基于“以人为中心AI(HCAI)”理念的人-人工智能交互(人智交互)这一跨学科新领域及框架,定义人智交互领域的理念、基本理论和关键问题、方法、开发流程和参与团队等,阐述提出人智交互新领域的意义。然后,提出人智交互研究的三种新范式取向以及它们的意义。最后,总结…...