根据planeCode获取rawList中的对象集合

时间: 2024-09-13 20:15:14 浏览: 24
如果你想根据`planeCode`获取`List<ProProcessRaw>` `rawList`中的特定对象集合,可以创建一个新的列表并过滤出来。假设`planeCode`是一个字符串,这里有一个示例: ```java List<ProProcessRaw> planeCodeObjects = rawList.stream() // 使用Stream API .filter(raw -> raw.getPlaneCode().equals(planeCode)) // 过滤出planeCode匹配的元素 .collect(Collectors.toList()); // 收集成新的List // 或者使用传统循环: List<ProProcessRaw> planeCodeObjects = new ArrayList<>(); for (ProProcessRaw raw : rawList) { if (raw.getPlaneCode().equals(planeCode)) { planeCodeObjects.add(raw); } } ``` 在这个结果中,`planeCodeObjects`就是原始列表中所有`planeCode`属性等于指定`planeCode`值的`ProProcessRaw`对象的集合。
相关问题

List<ProProcessRaw> rawList = proProcess.getRawList();获取这个list中字段planeCode的去重list

要在Java中获取`List<ProProcessRaw>`类型的`rawList`中`planeCode`字段的去重列表,你可以使用Java 8的Stream API或者传统的集合操作。以下是两种方法: **使用Stream API:** ```java Set<String> uniquePlaneCodes = rawList.stream() .map(ProProcessRaw::getPlaneCode) // 获取每个元素的planeCode .collect(Collectors.toSet()); // 转换为Set,自动去除重复 List<String> planeCodeListWithoutDuplicates = new ArrayList<>(uniquePlaneCodes); // 将Set转换回List ``` **使用传统集合操作:** ```java Set<String> uniquePlaneCodes = new HashSet<>(); for (ProProcessRaw raw : rawList) { String planeCode = raw.getPlaneCode(); if (!uniquePlaneCodes.contains(planeCode)) { uniquePlaneCodes.add(planeCode); } } List<String> planeCodeListWithoutDuplicates = new ArrayList<>(uniquePlaneCodes); ``` 在这两个例子中,我们首先遍历原始列表,提取出每个元素的`planeCode`,然后存储在一个Set中,因为Set不允许有重复元素。最后,将Set转换回List以便于进一步操作。

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【使用教程】 一、环境配置 1、建议下载anaconda和pycharm 在anaconda中配置好环境,然后直接导入到pycharm中,在pycharm中运行项目 anaconda和pycharm安装及环境配置参考网上博客,有很多博主介绍 2、在anacodna中安装requirements.txt中的软件包 命令为:pip install -r requirements.txt 或者改成清华源后再执行以上命令,这样安装要快一些 软件包都安装成功后才算成功 3、安装好软件包后,把anaconda中对应的python导入到pycharm中即可(不难,参考网上博客) 二、环境配置好后,开始训练(也可以训练自己数据集) 1、数据集准备 需要准备yolo格式的目标检测数据集,如果不清楚yolo数据集格式,或者有其他数据训练需求,请看博主yolo格式各种数据集集合链接:https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492 里面涵盖了上百种yolo数据集,且在不断更新,基本都是实际项目使用。来自于网上收集、实际场景采集制作等,自己使用labelimg标注工具标注的。数据集质量绝对有保证! 本项目所使用的数据集,见csdn该资源下载页面中的介绍栏,里面有对应的下载链接,下载后可直接使用。 2、数据准备好,开始修改配置文件 参考代码中data文件夹下的banana_ripe.yaml,可以自己新建一个不同名称的yaml文件 train:训练集的图片路径 val:验证集的图片路径 names: 0: very-ripe 类别1 1: immature 类别2 2: mid-ripe 类别3 格式按照banana_ripe.yaml照葫芦画瓢就行,不需要过多参考网上的 3、修改train_dual.py中的配置参数,开始训练模型 方式一: 修改点: a.--weights参数,填入'yolov9-s.pt',博主训练的是yolov9-s,根据自己需求可自定义 b.--cfg参数,填入 models/detect/yolov9-c.yaml c.--data参数,填入data/banana_ripe.yaml,可自定义自己的yaml路径 d.--hyp参数,填入hyp.scratch-high.yaml e.--epochs参数,填入100或者200都行,根据自己的数据集可改 f.--batch-size参数,根据自己的电脑性能(显存大小)自定义修改 g.--device参数,一张显卡的话,就填0。没显卡,使用cpu训练,就填cpu h.--close-mosaic参数,填入15 以上修改好,直接pycharm中运行train_dual.py开始训练 方式二: 命令行方式,在pycharm中的终端窗口输入如下命令,可根据自己情况修改参数 官方示例:python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 训练完会在runs/train文件下生成对应的训练文件及模型,后续测试可以拿来用。 三、测试 1、训练完,测试 修改detect_dual.py中的参数 --weights,改成上面训练得到的best.pt对应的路径 --source,需要测试的数据图片存放的位置,代码中的test_imgs --conf-thres,置信度阈值,自定义修改 --iou-thres,iou阈值,自定义修改 其他默认即可 pycharm中运行detect_dual.py 在runs/detect文件夹下存放检测结果图片或者视频 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。

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