lmda 8 集合比较

Lambda 表达式是一种匿名函数，它可以作为参数传递给方法或存储在变量中。在 Java 8 中，Lambda 表达式被引入以简化代码和提高可读性。Lambda 表达式可以用于集合比较，例如对集合进行排序、筛选和映射等操作。

下面是一个使用 Lambda 表达式对集合进行排序的示例：

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");
Collections.sort(names, (a, b) -> a.compareTo(b));

这个示例中，我们使用 `Collections.sort` 方法对 `names` 集合进行排序。第二个参数是一个 Lambda 表达式，它定义了一个比较器，用于比较两个字符串的大小关系。

Lambda 表达式的语法如下：

(parameters) -> expression

或者

(parameters) -> { statements; }

其中，`parameters` 是参数列表，可以为空或包含一个或多个参数；`expression` 是单个表达式，用于计算 Lambda 表达式的返回值；`statements` 是一组语句，用于计算 Lambda 表达式的返回值。

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fetch("https://can.ctrip.com/api/product/hotelfilter", { "headers": { "accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01", "accept-language": "zh-CN,zh;q=0.9", "authorization": "eyJhbGciOiJIUzUxMiJ9.eyJzdWIiOiI3MDQxMiIsInVzZXJuYW1lIjoiWFJUWDA5MjUiLCJ1dWlkIjoiTG9naW5jMTQ4M2NiNy1lMDA0LTQyMWMtYWM2MS04YjVmOGYyYjZiYTciLCJyb2xlTmFtZXMiOlsiUk9MRV9BRE1JTiJdLCJleHAiOjE2NzQwMzU4MDZ9.4uxlgs29BIVP-KKlyHtOkTV-9Dv7muB65MCnA4nstPaVRwqHhT3Imw-8b8eHUdKZhY-l1Z7OHxsw2jAS2NWShQ", "content-type": "application/json", "sec-ch-ua": "\"Not?A_Brand\";v=\"8\", \"Chromium\";v=\"108\", \"Google Chrome\";v=\"108\"", "sec-ch-ua-mobile": "?0", "sec-ch-ua-platform": "\"Windows\"", "sec-fetch-dest": "empty", "sec-fetch-mode": "cors", "sec-fetch-site": "same-origin", "syslng": "zhCN", "x-requested-with": "XMLHttpRequest" }, "referrer": "https://can.ctrip.com/index", "referrerPolicy": "strict-origin-when-cross-origin", "body": "{\"cityid\":\"2\",\"countryid\":\"1\",\"currency\":\"CNY\"}", "method": "POST", "mode": "cors", "credentials": "include" }); 转成 python 代码

import requests

url = "https://can.ctrip.com/api/product/hotelfilter"
headers = {
"accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01",
"accept-language": "zh-CN,zh;q=0.9",
"authorization": "eyJhbGciOiJIUzUxMiJ9.eyJzdWIiOiI3MDQxMiIsInVzZXJuYW1lIjoiWFJUWDA5MjUiLCJ1dWlkIjoiTG9naW5jMTQ4M2NiNy1lMDA0LTQyMWMtYWM2MS04YjVmOGYyYjZiYTciLCJyb2xlTmFtZXMiOlsiUk9MRV9BRE1JTiJdLCJleHAiOjE2NzQwMzU4MDZ9.4uxlgs29BIVP-KKlyHtOkTV-9Dv7muB65MCnA4nstPaVRwqHhT3Imw-8b8eHUdKZhY-l1Z7OHxsw2jAS2NWShQ",
"content-type": "application/json",
"sec-ch-ua": "\"Not?A_Brand\";v=\"8\", \"Chromium\";v=\"108\", \"Google Chrome\";v=\"108\"",
"sec-ch-ua-mobile": "?0",
"sec-ch-ua-platform": "\"Windows\"",
"sec-fetch-dest": "empty",
"sec-fetch-mode": "cors",
"sec-fetch-site": "same-origin",
"syslng": "zhCN",
"x-requested-with": "XMLHttpRequest"
}
data = {"cityid":"2","countryid":"1","currency":"CNY"}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

L0梯度最小化方法图像去雨代码

以下是使用L0梯度最小化方法进行图像去雨的Python代码，需要安装numpy和scipy库：

import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d

def L0_grad_minimization(image, lmda=2e-2, kappa=2.0):
    # 将图像转换为灰度图
    if len(image.shape) == 3:
        image = np.mean(image, axis=2)

    # 初始化参数
    beta_max = 1e5
    beta = 2*lmda
    fx = np.array([-1, 1]).reshape((1, 2))
    fy = np.array([-1, 1]).reshape((2, 1))
    N, M = image.shape
    h = np.zeros((N, M))
    v = np.zeros((N, M))
    beta_stop = 1e-3

    # 计算DCT系数
    dct = np.zeros((N, M))
    dct[:N//8, :M//8] = 1

    # 迭代优化
    while beta < beta_max:
        # 更新h和v
        hdiff = np.hstack((np.diff(h, axis=1), np.zeros((N, 1))))
        vdiff = np.vstack((np.diff(v, axis=0), np.zeros((1, M))))
        norm = np.sqrt(hdiff**2 + vdiff**2)
        t = 1/(norm/lmda + 1/beta)
        h = t*np.maximum(0, hdiff + beta/lmda*(convolve2d(h, fx, mode='same') - v))
        v = t*np.maximum(0, vdiff + beta/lmda*(convolve2d(v, fy, mode='same') - h))

        # 更新beta
        beta *= kappa

        # 如果beta太小则停止
        if beta < beta_stop:
            break

    # 计算图像去雨结果
    d = dct * np.fft.fft2(h+v)
    result = np.real(np.fft.ifft2(d))

    return result

其中，`image`为输入图像，`lmda`为平滑因子，`kappa`为更新beta时的倍数增长因子。函数返回去雨后的图像。