Set<Integer> titles = newsLs.stream().map(GoodNewsAccount::getAccountCount).filter(StringUtils::isNotBlank).collect(Collectors.toSet()); Condition.expectTrue(!CollectionUtils.isEmpty(titles), BizErrorEnum.ERROR_500002); 将filter后面的表达式换成判断integer

时间: 2024-03-12 09:45:31 浏览: 63
RAR

07、 数据展现：理解关键制图参数 davis_agent_task.rar

可以将filter后面的表达式改为以下形式： ``` .filter(count -> count != null && count > 0) ``` 这样可以保证只有当 `count` 不为 null 且大于 0 时才会被保留在集合中。完整代码如下： ``` Set<Integer> titles = newsLs.stream() .map(GoodNewsAccount::getAccountCount) .filter(count -> count != null && count > 0) .collect(Collectors.toSet()); Condition.expectTrue(!CollectionUtils.isEmpty(titles), BizErrorEnum.ERROR_500002); ```
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2023年数据库笔试题.doc

触发器可以强制限制，这些限制比用 CHECK 约束所定义的更复杂，例如可以回滚试图对价格低于 10 美元的书（存储在 titles 表中）应用折扣（存储在 discounts 表中）的更新。 触发器是一种很好的方法，可以用于实现...

ctx.Titles->empires = std::list<LPEMPIRE>();报错是怎么回事

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标题 <input class="layui-input{_disabledClass}" lay-vertype="tips" lay-verify="{_required}" {_readonly} {_disabled} style="width:{width}"> <button type="button" class="layui-btn" id="row">横排</button> <button type="button" class="layui-btn" id="col">竖排</button> 点击横排按钮将标题和输入框横向排序 点击竖排按钮将标题和输入框竖排

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添加创意包 创意包1 创意包2 标题1 标题2 内容-1 内容-2 主体-2 在laravel7.0框架里怎么优化这段代码

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<Row> <Col :span="12"> <!-- 第一个字段 --> </Col> <Col :span="12"> <!-- 第二个字段 --> </Col> </Row> </FormList> </a-modal> 通过将表单字段包裹在 Row 组件内，并在每个字段外部使用 Col ...

url = "http://www.greenfinance.org.cn/" # 发送HTTP请求，获取网页HTML代码 response = requests.get(url) html = response.content # 使用BeautifulSoup解析HTML代码 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 查找包含政策数据的HTML元素 policy_section = soup.find('div', class_='policy-section') # 查找政策标题和内容 policy_titles = policy_section.find_all('h3') policy_contents = policy_section.find_all('p') print(policy_section) # 输出政策数据 for i in range(len(policy_titles)): print(policy_titles[i].text) print(policy_contents[i].text) print() Traceback (most recent call last): File "/var/folders/wj/mvzl124x2xv1ywq89bjh3qkm0000gn/T/ipykernel_71039/3485610234.py", line 14, in <module> policy_titles = policy_section.find_all('h3') AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find_all' url = "http://www.greenfinance.org.cn/" # 发送HTTP请求，获取网页HTML代码 response = requests.get(url) html = response.content # 使用BeautifulSoup解析HTML代码 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 查找包含政策数据的HTML元素 policy_section = soup.find('div', class_='policy-section') # 打印policy_section的值 print(policy_section) # 查找政策标题和内容 policy_titles = policy_section.find_all('h3') policy_contents = policy_section.find_all('p') # 输出政策数据 for i in range(len(policy_titles)): print(policy_titles[i].text) print(policy_contents[i].text) print() None Traceback (most recent call last): File "/var/folders/wj/mvzl124x2xv1ywq89bjh3qkm0000gn/T/ipykernel_71039/3956965668.py", line 17, in <module> policy_titles = policy_section.find_all('h3') AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find_all'

因此在之后的代码中，访问None的属性或方法时，会出现'NoneType' object has no attribute 'find_all'的错误提示。可能的原因是该网页的结构发生了变化或者网络连接出现了问题，建议检查一下网页的结构和网络连接...

请根据以下代码，将标出来的三处错误的地方改正 <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>文本样式继承性~/titles <

<title>文本样式继承性</title> <!-- 改正了这里的~/titles为text-style-inheritance或实际的标题内容 --> <!-- 可能这里有一个多余的斜线，如果是这样，请删除 --> <link rel="stylesheet" type="text/css" ...

def show_images(imgs, num_rows, num_cols, titles=None, scale=1.5): #@save """绘制图像列表""" figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale) _, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize) axes = axes.flatten() for i, (ax, img) in enumerate(zip(axes, imgs)): if torch.is_tensor(img): # 图片张量 ax.imshow(img.numpy()) else: # PIL图片 ax.imshow(img) ax.axes.get_xaxis().set_visible(False) ax.axes.get_yaxis().set_visible(False) if titles: ax.set_title(titles[i]) return axes —

该函数名为show_images，它将显示一个包含多个图片的画廊。参数imgs表示要显示的图片列表，num_rows和num_cols指定画廊的行数和...titles是可选参数，用于指定每个图片的标题。scale参数是缩放因子，用于调整图片大小。

帮我检查一下代码中的错误import os import pandas as pd import xlsxwriter if 'myXlsxFolder' not in os.listdir(): os.mkdir('myXlsxFolder') os.chdir('myXlsxFolder') books_data = pd.read_cvs('../result.csv',usecols=['name','author','publisher','price','rate','commen','URL'],na_values = 'NULL') titles = books_data['name'] authors = books_data['author'] publisher = books_data['publisher'] prices = books_data['price'] ratings = books_data['ratings'] comments = books_data['comment'] URLs = books_data['URL'] myXlsxFile = xlsxwriter.Workbook('book_info.xlsx') myWorkSheet = myXlsxFile.add_worksheet('豆瓣读书') nums = len(titles) myWorkSheet.write(0,0,'读书标题') myWorkSheet.write(0,1,'图书作者') myWorkSheet.write(0,2,'出版社') myWorkSheet.write(0,3,'图书价格') myWorkSheet.write(0,4,'图书评分') myWorkSheet.write(0,5,'图书简介') myWorkSheet.write(0,6,'资源地址') myWorkSheet.set_column('A:A',20) myWorkSheet.set_column('B:B',20) myWorkSheet.set_column('C:C',30) myWorkSheet.set_column('D:D',20) myWorkSheet.set_column('E:E',10) myWorkSheet.set_column('F:F',100) myWorkSheet.set_column('G:G',50) for i in range(1,nums): myWorkSheet.write(i,0,titles[i]) myWorkSheet.write(i,1, authors[i]) myWorkSheet.write(i,2, publisher[i]) myWorkSheet.write(i,3,prices[i]) myWorkSheet.write(i,4, ratings[i]) myWorkSheet.write(i,5, comments[i]) myWorkSheet.write(i,6, URLs[i]) myXlsxFile.close()

titles = books_data['name'] authors = books_data['author'] publisher = books_data['publisher'] prices = books_data['price'] ratings = books_data['rate'] comments = books_data['commen'] URLs = books_...

// 自由代码组件 标题 <input type="radio" name="sex" value="男" title="男"> <input type="radio" name="sex" value="女" title="女" checked> <button type="button" class="layui-btn" id="row">横排</button> <button type="button" class="layui-btn" id="col">竖排</button> $(function () { $(".layui-btn").click(function () { $(".layui-btn").css("background-color", ""); $(this).css("background-color", "#5FB878"); }); $("#row").click(function () { $(".box").css("display", "flex"); $(".titles").css("order", "1"); $(".content").css("order", "2"); $(".layui-input").css("margin-left","10px") }); $("#col").click(function () { $(".box").css("display", "block"); $(".titles").css("order", ""); $(".content").css("order", ""); $(".layui-input").css("margin-left","0px") }); }); 如何修改为当点击竖排时 男女也是竖向排序

<input type="radio" name="sex" value="男" title="男"> <input type="radio" name="sex" value="女" title="女" checked> </div> 然后再将竖排按钮的click事件中的$(".layui-input").css("margin-left",...

import requests from bs4 import BeautifulSoup # 要爬取的页面URL url = "http://www.greenfinance.org.cn/" # 发送HTTP请求，获取网页HTML代码 response = requests.get(url) html = response.content # 使用BeautifulSoup解析HTML代码 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 查找包含政策数据的HTML元素 policy_section = soup.find('div', class_='policy-section') # 查找政策标题和内容 policy_titles = policy_section.find_all('h3') policy_contents = policy_section.find_all('p') # 输出政策数据 for i in range(len(policy_titles)): print(policy_titles[i].text) print(policy_contents[i].text) print() Traceback (most recent call last): File "/var/folders/wj/mvzl124x2xv1ywq89bjh3qkm0000gn/T/ipykernel_71039/2617175839.py", line 18, in <module> policy_titles = policy_section.find_all('h3') AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find_all'

这个错误可能是因为在政策数据的HTML元素中没有找到div元素的class属性为policy-section的元素，导致无法找到政策标题和内容的HTML元素。... 如果出现这种情况，可以尝试检查以下几点： ...如果网站的结构发生了...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import xlwt title_list = [] datalist = [] headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.1823.67" } # 获取网页信息 response = requests.get("https://movie.douban.com/top250", headers=headers) content = response.text soup = BeautifulSoup(content, "html.parser") all_titles = soup.findAll("span", attrs={"class": "title"}) for title in all_titles: title_string = title.string if "/" not in title_string: print(title_string.string) title_list.append(title_string.string) all_comments = soup.findAll("span", attrs={"class": "inq"}) for comment in all_comments: print(comment.string)能不能帮我将title.string和comment.string的数据写入excel文件

all_titles = soup.findAll("span", attrs={"class": "title"}) for title in all_titles: title_string = title.string if "/" not in title_string: title_list.append(title_string) all_comments = soup....

#使用前面定义的函数进行画图 X0,X1=X_train[:,0],X_train[:,1] xx,yy=make_meshgrid(X0,X1) for clf,title,ax in zip(models,titles,sub.flatten()): plot_contours(ax,clf,xx,yy,cmap=plt.cm.plasma,alpha=0.8) ax.scatter(X0,X1,c=y,cmap=plt.cm.plasma,s=20,edgecolors='k') ax.set_xlim(xx.min(),xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(),yy.max()) ax.set_xlabel('Feature 0') ax.set_ylabel('Feature 1') ax.set_xticks(()) ax.set_yticks(()) ax.set_title(title) plt.show() 代码报错TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'int' 应该如何修改，请给我代码

这个错误通常是由于在set_xticks()或set_yticks()函数中传入了一个非整型的参数导致的。 你可以将这两个函数中的参数改为整型，或者去掉这两个函数，让Matplotlib自动计算刻度值。 修改后的代码如下： ...

private List<String> titles;接收前端传来的数组属性字段

private List<String> titles; 这是一个Java类中的私有成员变量，它表示一个私有的字符串列表。当这个类是从前端接收数据时，前端通常会发送一个包含标题名称的数组作为属性。前端（如JavaScript）可以将这个数组...

import ast from dataclasses import dataclass from typing import List import pandas as pd import json ["text", "六十一岁还能办什么保险"] @dataclass class FAQ: title: str sim_questions: List[str] answer: str faq_id: int ori_data = pd.read_csv('baoxianzhidao_filter.csv') data = [] exist_titles = set() for index, row in enumerate(ori_data.iterrows()): row_dict = row[1] title = row_dict['title'] if title not in exist_titles: data.append(FAQ(title=title, answer=row_dict['reply'], sim_questions=[title], faq_id=index)) exist_titles.add(title) from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipeline_ins = pipeline(Tasks.faq_question_answering, 'damo/nlp_mgimn_faq-question-answering_chinese-base') bsz = 32 all_sentence_vecs = [] batch = [] sentence_list = [faq.title for faq in data] for i,sent in enumerate(sentence_list): batch.append(sent) if len(batch) == bsz or (i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0): # if i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0: sentence_vecs = pipeline_ins.get_sentence_embedding(batch) all_sentence_vecs.extend(sentence_vecs) batch.clear() import faiss import numpy as np hidden_size = pipeline_ins.model.network.bert.config.hidden_size # hidden_size = pipeline_ins.model.bert.config.hidden_size index = faiss.IndexFlatIP(hidden_size) vecs = np.asarray(all_sentence_vecs, dtype='float32') index.add(vecs) from modelscope.outputs import OutputKeys def ask_faq(input, history=[]): # step1: get sentence vector of query query_vec = pipeline_ins.get_sentence_embedding([input])[0] query_vec = np.asarray(query_vec, dtype='float32').reshape([1, -1]) # step2: faq dense retrieval _, indices = index.search(query_vec, k=30) # step3: build support set support_set = [] for i in indices.tolist()[0]: faq = data[i] support_set.append({"text": faq.title, "label": faq.faq_id, "index": i}) # step4: faq ranking rst = pipeline_ins(input={"query_set": input, "support_set": support_set}) rst = rst[OutputKeys.OUTPUT][0][0] pred_label = rst['label'] pred_score = rst['score'] # get answer by faq_id pred_answer = "" pred_title = "" for faq in data: if faq.faq_id == pred_label: pred_answer = faq.answer pred_title = faq.title break history.append((f'{pred_answer}|(pred_title:{pred_title},pred_score:{pred_score:.3f})')) return history优化这段代码

这段代码是一个Python脚本，用于读取CSV文件中的保险相关问题和答案，构建一个FAQ对象（包含问题、答案、相似问题和FAQ ID），并使用modelscope库中的pipeline进行常见问题解答。其中用到了ast、dataclass、List、...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import time headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 " "Safari/537.36 Edg/113.0.1774.42" } def get_info(url): wb_data = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml') ranks = soup.select('span.pc_temp_num') titles = soup.select('div.pc_temp_songlist>ul>li>a') times = soup.select('span.pc_temp_tips_r>span') for rank, title, time in zip(ranks, titles, times): str1 = title.get_text().split('.') data = { 'rank': rank.get_text().strip(), 'singer': str1[0], 'song': str1[-1], 'time': time.get_text().strip() } print(data) if __name__ == '__main__': urls = ["https://www.kugou.com/yy.rank/home{}.8888.html".format(str(i)) for i in range(1, 30)] for url in urls: get_info(url) time.sleep(2)print(data) UnboundLocalError: local variable 'data' referenced before assignment

titles = soup.select('div.pc_temp_songlist>ul>li>a') times = soup.select('span.pc_temp_tips_r>span') data = {} for rank, title, time in zip(ranks, titles, times): str1 = title.get_text().split('....

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![【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略](https://cdn.codeground.org/nsr/images/img/researchareas/ai-article4_02.png) # 1. 强化学习中的损失函数基础 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的一个重要分支，它通过与环境的互动来学习如何在特定任务中做出决策。在强化学习中，损失函数（loss function）起着至关重要的作用，它是学习算法优化的关键所在。损失函数能够衡量智能体（agent）的策略（policy）表现，帮助智能体通过减少损失来改进自
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在Flow-3D中，如何根据水利工程的特定需求设定边界条件和进行网格划分，以便准确模拟水流问题？

在Flow-3D中模拟水利工程时，设定正确的边界条件和精确的网格划分对于得到准确的模拟结果至关重要。具体步骤包括： 参考资源链接：[Flow-3D水利教程：边界条件设定与网格划分](https://wenku.csdn.net/doc/23xiiycuq6?spm=1055.2569.3001.10343) 1. **边界条件设定**：确定模拟中流体的输入输出位置。例如，在模拟渠道流时，可能需要设定上游入口（Inlet）边界条件，提供入口速度或流量信息，以及下游出口（Outlet）边界条件，设定压力或流量。对于开放水体，可能需要设置壁面（Wall）边界条件，以模拟水体与结构物的相互
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Python实现8位等离子效果开源项目plasma.py解读

资源摘要信息:"plasma.py是一个开源的Python项目，旨在实现8位等离子效果。它基于Alex Champandard的C++代码，并对其进行了端口移植。等离子效果是一种视觉效果，类似于老式电视机的雪花屏，或者老旧计算机显示器的故障显示，它通过动态变化的彩色图案来模拟。在现代计算机图形学中，等离子效果常用于游戏和媒体艺术中，以创造复古或科幻的视觉体验。" "plasma.py项目使用了pygame模块，这是Python的一个跨平台的模块，专为电子游戏设计，包括图形和声音库。在plasma.py中，pygame被用来处理绘图和屏幕更新，允许开发者在Python环境中轻松实现动态的图形效果。该模块的使用简化了编程过程，因为它提供了一个直观的API来控制渲染循环、声音播放以及其他相关的游戏开发功能。" "该代码示例的特别之处在于，它是Alex Champandard所编写C++代码的一个端口版本。Alex Champandard是一位在人工智能和游戏开发领域有广泛影响的开发者。他的C++代码具有高效且精确的特点，因此被广泛应用于图形处理和游戏开发中。将其转换为Python版本，使得更多的开发者能够使用这一技术，特别是那些更熟悉Python而不是C++的开发者。" "此项目为开源软件，意味着源代码是可访问的，并且开发者可以自由地使用、修改和重新分发软件及其源代码。开源软件鼓励社区参与和协作，促进了技术的共享和创新。在这样一个开放的环境中，plasma.py可以不断地改进和扩展，为其他开发者提供灵感，并在不断增长的开源生态系统中发挥其作用。" "文件名称中的'plasma-1.4_win_src'暗示了这是一个Windows平台上的源代码文件，版本号为1.4。这表明该文件是为Windows操作系统设计的源代码包，包含了完整的源代码文件，开发者可以使用它来编译和运行等离子效果程序。这同样表明，尽管是开源软件，该项目仍然注重于特定平台的用户，使其能够更容易地参与到软件的使用和开发中来。" "除了为开发者提供了一个有趣和富有创意的方式来学习和实践图形编程之外，plasma.py还展示了如何将复杂的效果代码从一种编程语言转换到另一种语言，这对学习编程语言间的差异和各自的特性非常有帮助。这对于任何希望深化其编程知识的开发者来说，都是一个宝贵的学习资源。"