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,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…...

[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! 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,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(1)----Python简介 Python基础入门(2)----安装Python环境(Windows、MacOS、CentOS、Ubuntu) Python基础入门(3)----Python基础语法:解释器、标识符、关键…...

P02项目(学习)
★ P02项目 项目描述:安全操作项目旨在提高医疗设备的安全性,特别是在医生离开操作屏幕时,以减少非授权人员的误操作风险。为实现这一目标,我们采用多层次的保护措施,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,它用于将分类变量转换为哑变量/指示变量。所谓的哑变量,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,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,RS重在抓大放小,WFD重在整理错题,以及反反复复的车轮战,FIBRW重在“以对代记” 就是直接看答案,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,一直使用eclipse进行开发,基本官方出新版本,我都会更新。后来出来很多其他的IDE工具,我也尝试了,但他们的主题都把我劝退了,黑色主题是谁想出来?😂 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: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,一个float型的值由1个符号位(最左边的位或最高有效位)、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,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(VR)和增强现实(AR)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,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,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,你们为什么不用?_哔哩哔哩_bilibili 面试时经常会被问到红黑树,它到底有什么优点呢? 对于查找数据,数组二分查询速度最快,时间复杂度为O(logN)。但是如果增加和删除数据,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(可选项) 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,它极大地简化了Spring应用程序的开发和部署流程,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(初始化项目)文章中,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,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,以及设置定时器的时间间隔和回调函数等。 在 muduo 网络库中,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,在该产品admin.php处存在SQL 注入漏洞。 漏洞复现 FOFA语法: 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? 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,避免单点故障。 http://activemq.apache.org/masterslave LevelDB,5.6版本之后推出了LecelDB的持久化引擎,它使…...
Ansible概述以及模块
目录 一、Ansible概述: 1. Ansible是什么: 2. Ansible的作用: 3. Ansible的特性: 二、Ansible 环境安装部署: 1. 管理端安装 ansible: 2. ansible 目录结构: 3. 配置主机清单: 4. 配置密钥对验证: 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 --&…...

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)
题目:3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 :哈希,时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况,哈希表这里用数组即可实现。 C版本: class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…...
C++:std::is_convertible
C++标志库中提供is_convertible,可以测试一种类型是否可以转换为另一只类型: template <class From, class To> struct is_convertible; 使用举例: #include <iostream> #include <string>using namespace std;struct A { }; struct B : A { };int main…...

Appium+python自动化(十六)- ADB命令
简介 Android 调试桥(adb)是多种用途的工具,该工具可以帮助你你管理设备或模拟器 的状态。 adb ( Android Debug Bridge)是一个通用命令行工具,其允许您与模拟器实例或连接的 Android 设备进行通信。它可为各种设备操作提供便利,如安装和调试…...

基于uniapp+WebSocket实现聊天对话、消息监听、消息推送、聊天室等功能,多端兼容
基于 UniApp + WebSocket实现多端兼容的实时通讯系统,涵盖WebSocket连接建立、消息收发机制、多端兼容性配置、消息实时监听等功能,适配微信小程序、H5、Android、iOS等终端 目录 技术选型分析WebSocket协议优势UniApp跨平台特性WebSocket 基础实现连接管理消息收发连接…...
c++ 面试题(1)-----深度优先搜索(DFS)实现
操作系统:ubuntu22.04 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 题目描述 地上有一个 m 行 n 列的方格,从坐标 [0,0] 起始。一个机器人可以从某一格移动到上下左右四个格子,但不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于 k 的格子。 例…...

【配置 YOLOX 用于按目录分类的图片数据集】
现在的图标点选越来越多,如何一步解决,采用 YOLOX 目标检测模式则可以轻松解决 要在 YOLOX 中使用按目录分类的图片数据集(每个目录代表一个类别,目录下是该类别的所有图片),你需要进行以下配置步骤&#x…...
什么是EULA和DPA
文章目录 EULA(End User License Agreement)DPA(Data Protection Agreement)一、定义与背景二、核心内容三、法律效力与责任四、实际应用与意义 EULA(End User License Agreement) 定义: EULA即…...
Hive 存储格式深度解析:从 TextFile 到 ORC,如何选对数据存储方案?
在大数据处理领域,Hive 作为 Hadoop 生态中重要的数据仓库工具,其存储格式的选择直接影响数据存储成本、查询效率和计算资源消耗。面对 TextFile、SequenceFile、Parquet、RCFile、ORC 等多种存储格式,很多开发者常常陷入选择困境。本文将从底…...

android RelativeLayout布局
<?xml version"1.0" encoding"utf-8"?> <RelativeLayout xmlns:android"http://schemas.android.com/apk/res/android"android:layout_width"match_parent"android:layout_height"match_parent"android:gravity&…...

破解路内监管盲区:免布线低位视频桩重塑停车管理新标准
城市路内停车管理常因行道树遮挡、高位设备盲区等问题,导致车牌识别率低、逃费率高,传统模式在复杂路段束手无策。免布线低位视频桩凭借超低视角部署与智能算法,正成为破局关键。该设备安装于车位侧方0.5-0.7米高度,直接规避树枝遮…...