stream().map(MyObject::getNumb),List<MyObject>中numb为long我想得到的是List<String>

时间: 2023-06-12 09:07:17 浏览: 101
你可以使用Java 8中的Stream API中的map()方法将List<MyObject>中的numb属性转换为List<String>,代码如下: ```java List<MyObject> myList = new ArrayList<>(); // 添加元素到myList中 List<String> stringList = myList.stream() .map(myObj -> String.valueOf(myObj.getNumb())) .collect(Collectors.toList()); ``` 在上述代码中,我们使用了map()方法将MyObject对象中的numb属性转换为String类型,并使用Collectors.toList()方法将转换后的结果收集到一个新的List<String>中。
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<template> <!-- 公共导入组件 --> <upload-excel :on-success="success" /> </template> <script> import { importEmployee } from '@/api/employees' export default { data() { return { type: this.$route.query.type } }, methods: { // 声明一个函数 async success({ header, results }) { if (this.type === 'user') { // 中文转化为英文 const userRelations = { '入职日期': 'timeOfEntry', '手机号': 'mobile', '姓名': 'username', '转正日期': 'correctionTime', '工号': 'workNumber' } console.log(header, results) const arr = [] // 遍历所有的数组 results.forEach(item => { // 需要将每一个条数据里面的中文都换成英文 const userInfo = {} Object.keys(item).forEach(key => { // key是当前的中文名 找到对应的英文名 // `new Date()` 可以有参数,字符串日期转换成时间格式,如果没有参数获取的是当前的时间对象 if (userRelations[key] === 'timeOfEntry' || userRelations[key] === 'correctionTime') { userInfo[userRelations[key]] = new Date(this.formatDate(item[key], '/')) // 只有这样, 才能入库 } else { userInfo[userRelations[key]] = item[key] } }) // 最终userInfo变成了全是英文 arr.push(userInfo) }) console.log(arr) await importEmployee(arr) this.$message.success('导入成功') } this.$router.back() // 回到上一页 }, // 处理Excel时间 formatDate(numb, format) { const time = new Date((numb - 1) * 24 * 3600000 + 1) time.setYear(time.getFullYear() - 70) const year = time.getFullYear() + '' const month = time.getMonth() + 1 + '' const date = time.getDate() - 1 + '' if (format && format.length === 1) { return year + format + month + format + date } return year + (month < 10 ? '0' + month : month) + (date < 10 ? '0' + date : date) } } } </script> <style> </style>

这是一个使用了element-ui的upload组件,导入了一个名为upload-excel的自定义组件,该组件在上传成功后会调用success方法,将上传的数据进行处理后再调用importEmployee方法进行导入操作。在处理数据的过程中,使用了一个函数formatDate来处理Excel中的时间数据,并且将中文字段名转换为对应的英文字段名,最终将处理后的数据存储在一个数组中,传递给importEmployee方法进行导入操作。

解释这段代码 def _init_agents(self): agents = [] model_path = os.path.join(self.args.save_dir, self.args.scenario_name) #for i in range(self.args.n_agents): agent = Agent(self.args) if self.args.evaluate: numb = self.args.numb m_path = os.path.join(model_path, 'agent_%d') agent.load(m_path + '/' + numb + '_actor_params.pkl') #agents.append(agent) return agent

这段代码是一个类的方法 `_init_agents`,它的作用是初始化一个代理(agent)的列表。代码中首先创建了一个空的列表 `agents`,然后使用 `os.path.join` 函数构造了一个模型路径 `model_path`。在这个方法中,只有当 `self.args.evaluate` 为 `True` 时,才会加载一个训练好的模型参数,并用这个参数初始化代理对象 `agent`,然后返回一个代理对象。如果 `self.args.evaluate` 为 `False`,则会返回一个空的代理列表。根据代码注释,这段代码还有一个被注释掉的循环,可能是用来初始化多个代理的。
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对上述代码进行如下修改,是否改变基本功能:tatic int process(int8_t* input, int point_cnt, int height, int width, int stride, std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold, int32_t zp, float scale) { int validCount = 0; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < point_cnt; a++){ int8_t maxClassProbs = 0; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = input[(3+k) * point_cnt + a]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } if (maxClassProbs >= thres_i8) { int8_t rx = input[0 * point_cnt + a]; int8_t ry = input[1 * point_cnt + a]; int8_t rw = input[2 * point_cnt + a]; int8_t rh = input[3 * point_cnt + a]; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rx, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(ry, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rw, zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rh, zp, scale)) * 2.0; objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; boxes.push_back(box_x); boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); } } return validCount; } int post_process(int8_t* input0, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 6 int stride0 = 4 + OBJ_CLASS_NUM; int point_cnt = 8400; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, point_cnt, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); int validCount = validCount0; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

解释代码:int post_process(int8_t* input0, int8_t* input1, int8_t* input2, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 8 int stride0 = 8; int grid_h0 = model_in_h / stride0; int grid_w0 = model_in_w / stride0; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, (int*)anchor0, grid_h0, grid_w0, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); // stride 16 int stride1 = 16; int grid_h1 = model_in_h / stride1; int grid_w1 = model_in_w / stride1; int validCount1 = 0; validCount1 = process(input1, (int*)anchor1, grid_h1, grid_w1, model_in_h, model_in_w, stride1, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[1], qnt_scales[1]); // stride 32 int stride2 = 32; int grid_h2 = model_in_h / stride2; int grid_w2 = model_in_w / stride2; int validCount2 = 0; validCount2 = process(input2, (int*)anchor2, grid_h2, grid_w2, model_in_h, model_in_w, stride2, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[2], qnt_scales[2]); int validCount = validCount0 + validCount1 + validCount2; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

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