List<String> skuIds = orderSubmitDTO.getProdList().stream().map(OrderSubmitItem::getSkuId).collect(Collectors.toList());

时间: 2024-05-20 18:13:57 浏览: 77
TXT

Java中 List《map》把里面map中某个key相同记录的其他key 的 value 合并

这是一个Java 8中的Stream API操作，它从一个订单提交数据传输对象（DTO）中获取商品列表，然后将每个商品的SKU ID提取出来并放入一个字符串列表中。具体来说，它使用了Java 8中的Lambda表达式和方法引用，通过调用`stream()`方法将商品列表转换为一个流，然后使用`map()`方法将每个商品转换为其SKU ID，最后使用`collect()`方法将所有的SKU ID收集到一个列表中。
阅读全文

相关推荐

-

Java 8 Stream API 操作List详解：提取属性、转换与排序

List<String> names = userList.stream() .map(User::getName) .collect(Collectors.toList()); 2. 复制list内容 要将一个list的内容复制到另一个list，可以使用 addAll 方法： java List<String>...
-

Java8 Stream API深度解析：中间操作实例

List<String> shortList = longList.stream().limit(3).collect(Collectors.toList()); // shortList: [One, Two, Three] 8. skip(): 跳过Stream中前n个元素。例如： java List<String> list = Arrays....

List<String> list= new ArrayList<>(); List<String> leaderId = departs.stream().filter(depart -> StringUtils.isNotBlank(depart.getFdLeaderId())).map(Depart::getFdLeaderId).collect(Collectors.toList()); List<String> etxLeaderId = departs.stream().filter(depart -> StringUtils.isNotBlank(depart.getFdLeaderExtId())).map(Depart::getFdLeaderExtId).collect(Collectors.toList()); list = account.stream().filter(departAccountVo -> StringUtils.isNotBlank(departAccountVo.getFdAccountId())).map(DepartAccountVo::getFdAccountId).collect(Collectors.toList()); list.addAll(leaderId); list.addAll(etxLeaderId); list = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList()); 优化这段代码

List<String> list = departs.stream() .flatMap(depart -> Stream.of(depart.getFdLeaderId(), depart.getFdLeaderExtId())) .filter(StringUtils::isNotBlank) .distinct() .collect(Collectors.toList()); ...

List<String> realValueFieldIds = accountFieldCollectionMap.values().stream().map(ConfAccountField::getFieldRelation).collect(Collectors.toList()); Map<String, ConfAccountField> fieldMap = MapUtil.transformUniqueIndexMap(confAccountFieldMap.values(), ConfAccountField::getFieldId); List<ConfAccountField> realSiteFields = realValueFieldIds.stream().map(fieldMap::get).filter(Objects::nonNull).distinct().collect(Collectors.toList());

代码首先从一个名为accountFieldCollectionMap的Map中取出所有的值，即一个ConfAccountField对象的集合，然后对每个对象调用getFieldRelation方法，获取其关联的字段的ID，并将这些ID收集到一个List<String>中。...

解释一下 public void testUnKownCode(){ List<MachineRecordModel> list = machineRecordService.getListByUnkownGoodsCode(); List<String> goodsCodes = list.stream().map(MachineRecordModel::getCodeContent).collect(Collectors.toList()); List<TextDataModel> existsList = tempTextDataService.getListByGoodsCodes(goodsCodes); Set<String> existsCodesSet = existsList.stream().map(TextDataModel::getGoodBar).collect(Collectors.toSet()); List<TextDataModel> needInsertList = goodsCodes.stream().filter(code -> !existsCodesSet.contains(code)) .map(code -> { TextDataModel textDataModel = new TextDataModel(); textDataModel.setGoodBar(code); textDataModel.setHas(0); return textDataModel; }).collect(Collectors.toList()); tempTextDataService.saveBatch(needInsertList); System.out.println(""); }

然后利用 Java 8 的 Stream 特性，将 MachineRecordModel 类型的列表转换为一个 String 类型的列表。接着，使用得到的 String 类型列表，调用 tempTextDataService 的 getListByGoodsCodes 方法，返回一个 ...

List<ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult> queryResultList = zbglXtZbcjsjgMapper.queryjdrzlZzdw(zbcQsjdrzlbaTjQueryParam); Map<String, String> jdrzlRybmMap = queryResultList.stream().collect(Collectors.toMap(ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult::getRybm , ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult::getDwbm)); Map<String, String> jdrzlDwmcMap = queryResultList.stream().collect(Collectors.toMap(ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult::getRybm , ZbcQsjdrzlbaTjQueryResult::getDwmc)); 优化一下代码

Map<String, String> jdrzlRybmMap = new HashMap<>(); Map<String, String> jdrzlDwmcMap = new HashMap<>(); queryResultList.forEach(result -> { jdrzlRybmMap.put(result.getRybm(), result.getDwbm()); ...

public PageResult<ServerReqVO> setDeptName(PageResult<ServerReqVO> serverReqVOPageResult) { if (serverReqVOPageResult.getTotal()==0){ return serverReqVOPageResult; }else { List<ServerReqVO> list = serverReqVOPageResult.getList(); List<Long> ids = list.stream().map(ServerReqVO::getId).collect(Collectors.toList()); List<DeptRespDTO> depts = deptApi.getDepts(ids); List<String> deptNames = depts.stream().map(DeptRespDTO::getName).collect(Collectors.toList()); int deptNameId = 0; for (ServerReqVO serverReqVO : list) { serverReqVO.setDeptName(deptNames.get(deptNameId)); deptNameId++; } return serverReqVOPageResult.setList(list); } }

这是一个 Java 代码片段，它的功能是根据一组服务器请求的 ID，获取这些服务器所属的部门名称，并将部门名称设置到对应的服务器请求对象中。如果服务器请求对象列表为空，则直接返回该列表；否则，通过调用 deptApi....

List<DataPermissionSchemaEo> dataPermissionSchemaEoList = comDataComponent.getDataPermissionSchemaList(); List<SchemaRowRuleEo> schemaRowRuleList = comDataComponent.getSchemaRowRuleList(); List<SchemaColumnRuleEo> schemaColumnRuleList = comDataComponent.getSchemaColumnRuleList(); //设置行权限 根据用户id和用户组织去获取 List<SchemaRowRule> userRowRuleList = schemaRowRuleList.stream() .filter(schemaRowRuleEo -> { List<String> userList = JSONObject.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionUserList(), String.class); List<String> orgList = JSONObject.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionOrgList(), String.class); return userList.contains(userUid) || orgList.contains(orgCode) || userList.contains(WILDCARD) || orgList.contains(WILDCARD); }) .map(schemaRowRuleEo -> { SchemaRowRule schemaRowRule = new SchemaRowRule(); BeanUtils.copyProperties(schemaRowRuleEo, schemaRowRule); return schemaRowRule; }) .collect(Collectors.toList());List<SchemaColumnRule> userColumnRuleList = schemaColumnRuleList.stream() .filter(rule -> { List<String> userList = Optional.ofNullable(rule.getColumnPermissionUserList()) .map(userListStr -> JSONObject.parseArray(userListStr, String.class)) .orElse(Collections.emptyList()); List<String> orgList = Optional.ofNullable(rule.getColumnPermissionOrgList()) .map(orgListStr -> JSONObject.parseArray(orgListStr, String.class)) .orElse(Collections.emptyList()); return userList.contains(userUid) || orgList.contains(orgCode) || userList.contains(WILDCARD) || orgList.contains(WILDCARD); }) .map(rule -> { SchemaColumnRule columnRule = new SchemaColumnRule(); BeanUtils.copyProperties(rule, columnRule); return columnRule; }) .collect(Collectors.toList()); List<DataPermissionSchema> dataPermissionSchemaList = dataPermissionSchemaEoList.stream().map(dataPermissionSchemaEo -> { List<SchemaRowRule> schemaRowRules = userRowRuleList.stream() .filter(schemaRule -> dataPermissionSchemaEo.getDatabaseCode().equals(schemaRule.getDatabaseCode()) && dataPermissionSchemaEo.getSchemaCode().equals(schemaRule.getSchemaCode())) .collect(Collectors.toList()); List<SchemaColumnRule> schemaColumnRules = userColumnRuleList.stream() .filter(schemaRule -> dataPermissionSchemaEo.getDatabaseCode().equals(schemaRule.getDatabaseCode()) && dataPermissionSchemaEo.getSchemaCode().equals(schemaRule.getSchemaCode())) .collect(Collectors.toList()); if(!schemaRowRules.isEmpty() || !schemaColumnRules.isEmpty()) { DataPermissionSchema dataPermissionSchema = new DataPermissionSchema(); dataPermissionSchema.setDatabaseCode(dataPermissionSchemaEo.getDatabaseCode()); dataPermissionSchema.setSchemaCode(dataPermissionSchemaEo.getSchemaCode()); dataPermissionSchema.setSchemaRowRuleList(schemaRowRules); dataPermissionSchema.setSchemaColumnRuleList(schemaColumnRules); return dataPermissionSchema; } return null; }).filter(Objects::nonNull).collect(Collectors.toList());把这段代码改造成每个用户拥有的行权限和列权限

可以将该代码封装成一个方法，接收用户ID和组织代码作为参数，返回该用户拥有的行权限和列权限，代码如下： ... }).filter(Objects::nonNull).collect(Collectors.toList()); return dataPermissionSchemaList; }

Map<String, OrganizationLevelVo> data = organizationFeignService.getResourceLevelCity("1533835007229984").getData(); List<OrganizationVo> voList = organizationFeignService.getLargeScreenResourceCity().getData(); List<String> ids = voList.stream().map(OrganizationVo::getId).collect(Collectors.toList()); List<OrganizationLevelVo> vos = new ArrayList<>(); for (String s : data.keySet()) { for (String id : ids) { if (s.equals(id)){ vos.add(data.get(s)); } } }优化一下代码

.collect(Collectors.toList()); 其中，entrySet() 方法返回映射中包含的映射关系的 Set 视图，filter() 方法根据条件过滤元素，map() 方法将元素映射为另一个元素，Collectors.toList() 方法将结果...

优化下面的代码 public Page<FinanceCodeDTO> selectFinanceCodePage(FinanceCodeListVO financeCodeListVO) { //根据类型关联查询数据信息 Page<FinanceCodeDTO> page = new Page<>(financeCodeListVO.getPageNo(),financeCodeListVO.getPageSize()); Page<FinanceCodeDTO> dtoPage = financeCodeMapper.financeCodeList(page, financeCodeListVO); List<FinanceCodeDTO> dtos = dtoPage.getRecords(); List<String> contractIds = dtos.stream().map(FinanceCodePO::getContractIds).collect(Collectors.toList()); List<Integer> idList = new ArrayList<>(); contractIds.forEach(ids -> { if (ToolUtil.isNotEmpty(ids) && !ToolUtil.equals("[]",ids)){ List<Integer> list = JSONObject.parseArray(ids, Integer.class); idList.addAll(list); } }); if (ToolUtil.isNotEmpty(idList)){ CustomerContractPO customerContractPO = new CustomerContractPO(); List<CustomerContractPO> customerContractPOS = customerContractPO.selectList(new QueryWrapper<>(customerContractPO).lambda().in(CustomerContractPO::getCustomerContractId, idList)); Map<Integer, String> map = customerContractPOS.stream().collect(Collectors.toMap(CustomerContractPO::getCustomerContractId, CustomerContractPO::getContractName)); dtos.forEach(dto ->{ if (ToolUtil.isNotEmpty(dto.getContractIds())&& !ToolUtil.equals("[]",dto.getContractIds())){ List<Integer> list = JSONObject.parseArray(dto.getContractIds(), Integer.class); List<String> names = new ArrayList<>(); list.forEach(id ->{ names.add(map.get(id)); }); dto.setContractName(String.join(",",names)); } }); dtoPage.setRecords(dtos); } return dtoPage ; }

List<ContractDTO> contractDTOList = contractMapper.selectContractByIdList(idList); dtos.forEach(dto -> { dto.setContractList(contractDTOList); }); return dtoPage; }答：根据给定的代码，优化的思路是把...

已知List<String> custIds = custInfo.stream().map(item -> item.getCustId()).collect(Collectors.toList()); List<String> ageIds = limitAllotList.stream().map(item -> item.get("ageId").toString()).collect(Collectors.toList());如何书写java代码，判断agedIds中含有custIds没有的数据？

boolean containsExtraAgeId = ageIds.stream().anyMatch(ageId -> !custIds.contains(ageId)); 上面的代码中，我们首先使用anyMatch()方法对agedIds中的元素进行遍历，对于每一个元素ageId，我们使用contains...

List<String> landsForVillages = feignBasicController.getLandsForVillages(id); List<DevInfo> devByBaseId = feignHdController.getDevByBaseId(userInfo.getId(), classify); List<String> machineIds = devByBaseId.stream().map(DevInfo::getId).collect(Collectors.toList()); Set<String> machineIdList = new HashSet<>(); // json转化为list for (String machineId : machineIds) { List<String> landIdsList = baseMapper.getLandIdsById(machineId); for (String landIdStr : landIdsList) { if(StringUtils.isNotBlank(landIdStr)){ JSONArray arrayStr = JSON.parseArray(landIdStr); for (Object o : arrayStr) { if (landsForVillages.contains(o)) { // 村下面的工作设备 machineIdList.add(machineId); } } } } } 优化一下代码

Set<String> machineIdList = devByBaseId.stream() .map(DevInfo::getId) .flatMap(machineId -> baseMapper.getLandIdsById(machineId).stream()) .filter(StringUtils::isNotBlank) .flatMap(landIdStr -> ...

List<SchemaRowRule> userRowRuleList = schemaRowRuleList.stream() .filter(schemaRowRuleEo -> { List<String> userList = JSONArray.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionUserList(), String.class); List<String> orgList = JSONArray.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionOrgList(), String.class); return userList.contains(userUid) || orgList.contains(orgCode); }) .map(schemaRowRuleEo -> { SchemaRowRule schemaRowRule = SchemaRowRule.builder().build(); BeanUtils.copyProperties(schemaRowRuleEo, schemaRowRule); return schemaRowRule; }) .collect(Collectors.toList()); List<SchemaColumnRule> userColumnRuleList = schemaColumnRuleList.stream() .filter(rule -> { if (StringUtils.isNotEmpty(rule.getColumnPermissionUserList())) { List<String> userList = JSONArray.parseArray(rule.getColumnPermissionUserList(), String.class); return userList.contains(userUid); } else if (StringUtils.isNotEmpty(rule.getColumnPermissionOrgList())) { List<String> orgList = JSONArray.parseArray(rule.getColumnPermissionOrgList(), String.class); return orgList.contains(orgCode); } return false; }) .map(rule -> { SchemaColumnRule columnRule = new SchemaColumnRule(); BeanUtils.copyProperties(rule, columnRule); return columnRule; }) .collect(Collectors.toList());代码优化

.collect(Collectors.toList()); List<SchemaColumnRule> userColumnRuleList = schemaColumnRuleList.stream() .filter(rule -> { List<String> userList = Optional.ofNullable(rule....

List<SchemaRowRule> userRowRuleList = schemaRowRuleList.stream() .filter(schemaRowRuleEo -> { List<String> userList = JSONArray.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionUserList(), String.class); List<String> orgList = JSONArray.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionOrgList(), String.class); return userList.contains(userUid) || orgList.contains(orgCode); }) .map(schemaRowRuleEo -> { SchemaRowRule schemaRowRule = SchemaRowRule.builder().build(); BeanUtils.copyProperties(schemaRowRuleEo, schemaRowRule); return schemaRowRule; }) .collect(Collectors.toList()); List<SchemaColumnRule> userColumnRuleList = schemaColumnRuleList.stream() .filter(rule -> { if (StringUtils.isNotEmpty(rule.getColumnPermissionUserList())) { List<String> userList = JSONArray.parseArray(rule.getColumnPermissionUserList(), String.class); return userList.contains(userUid); } else if (StringUtils.isNotEmpty(rule.getColumnPermissionOrgList())) { List<String> orgList = JSONArray.parseArray(rule.getColumnPermissionOrgList(), String.class); return orgList.contains(orgCode); } return false; }) .map(rule -> { SchemaColumnRule columnRule = new SchemaColumnRule(); BeanUtils.copyProperties(rule, columnRule); return columnRule; }) .collect(Collectors.toList());优化代码

.collect(Collectors.toList()); List<SchemaColumnRule> userColumnRuleList = schemaColumnRuleList.stream() .filter(rule -> { List<String> userList = Optional.ofNullable(rule....

List<IotUser> iotUserList = iotUserMapper.getIotUserList(null, null); Map<String, Map<Integer, List<IotUser>>> collect = iotUserList.stream().collect(Collectors.groupingBy(IotUser::getUserMobile, Collectors.groupingBy(IotUser::getUserType))); List<IotUser> result = null; collect.forEach((k,v)->{ v.forEach((a,b)->{ List<String> collect1 = b.stream().map(IotUser::getOrgUid).collect(Collectors.toList()); String collect2 = collect1.stream().collect(Collectors.joining(",")); IotUser iotUser = b.get(0); result.add(iotUser); }); });这段代码的解释及如何优化

这段代码是对一个 List<IotUser> 进行分组，按照用户手机号和用户类型进行分组，然后将每组中的机构 ID 拼接成一个字符串，最后将每组中的第一个元素添加到结果列表中。 为了优化这段代码，可以考虑使用并行流来...

List<QuestPersonnelAlteration> quList = questPersonnelAlterationMapper.selectQuestPersonnelAlterationList(qu); //数据库人员id集合 List<String> oldList = quList.stream() .filter(x -> 1== x.getType()) .map(x -> x.getPersonnel()) .collect(Collectors.toList()); 如果quList为空，oldList会是什么结果

如果quList为空，即数据库查询结果为空，那么在使用stream()方法之后对其进行过滤、映射和收集的操作时，最终的结果将是一个空的oldList列表。这是因为在空的quList上进行操作时，不会有任何元素满足过滤...

优化代码 public Map<String, String> getManagerCodeToMap(String... deptCodes) { List<DepartDO> departDOS = orgCenterService.selDepartList(deptCodes); Map<String, String> result = departDOS.stream().collect(Collectors.toMap(DepartDO::getDepartCode, DepartDO::getDepartManager)); return result; }

return departDOS.stream().collect(Collectors.toMap(DepartDO::getDepartCode, DepartDO::getDepartManager)); } 另外，可以考虑使用并行流来提高性能，如下所示： public Map<String, String> ...

public Map<String, List<String>> pastfree(List<FreezeAuthorityOut> data,Map<String, List<String>> map){ for (FreezeAuthorityOut authority : data) { List<String> list = new ArrayList<>(); for (FreezeAuthorityOut offlineLockAuthority : data) { if (authority.getLockUid().equals(offlineLockAuthority.getLockUid()) && map != null) { List<String> key = map.get(authority.getLockUid()); if (key == null) { list.add(authority.getCardNumber()); } } } if (map != null) { List<String> key = map.get(authority.getLockUid()); if (key == null) { //去重 list = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList()); map.put(authority.getLockUid(), list); } } } return map; } 如何优化

.collect(Collectors.toList()); map.put(authority.getLockUid(), list); } } return map; } 在优化后的代码中，我们使用了流操作和Lambda表达式来简化循环和去重的过程。首先，我们检查map是否为空...

优化代码 private List<String> getConfigDataCodeByTypeCode(String typeCode) { List<CrmRdDictConfig> crmRdDictConfigs = configService.getConfigDataCodeByTypeCode(typeCode); List<String> codes = crmRdDictConfigs.stream().map(temp -> temp.getDataCode()).collect(Collectors.toList()); return codes; }

这段代码可以进行一些优化，比如可以使用lambda表达式来简化代码，如下所示： private List<String> getConfigDataCodeByTypeCode(String type... .collect(Collectors.toList()); } 这样可以使代码更加简洁易读。

最新推荐

recommend-type

(175797816)华南理工大学信号与系统Signal and Systems期末考试试卷及答案

内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载，请私信我。
recommend-type

深圳建设施工项目安全生产奖惩管理制度.docx

深圳建设施工项目安全生产奖惩管理制度
recommend-type

离散数学课后题答案+sdut往年试卷+复习提纲资料

离散数学课后题答案+sdut往年试卷+复习提纲资料
recommend-type

自考04741计算机网络原理真题及答案及课件

04741计算机网络原理 2018(尚德）.pdf 13年试题（2套）.pdf 2015年10月自考计算机网络原理04741试题及答案解析.docx 2021年4月自考04741计算机网络原理真题及答案.docx 2021年4月自考04741计算机网络原理试卷.bak.docx 计算机网络原理 课后题答案 全 李全龙版 自考04741.zip.zip 计算机网络原理课件 计算机网络原理课件.rar
recommend-type

C++实现rpc，全程手写

C++实现rpc，全程手写
recommend-type

Java毕业设计项目：校园二手交易网站开发指南

资源摘要信息:"Java是一种高性能、跨平台的面向对象编程语言，由Sun Microsystems（现为Oracle Corporation）的James Gosling等人在1995年推出。其设计理念是为了实现简单性、健壮性、可移植性、多线程以及动态性。Java的核心优势包括其跨平台特性，即“一次编写，到处运行”（Write Once, Run Anywhere），这得益于Java虚拟机（JVM）的存在，它提供了一个中介，使得Java程序能够在任何安装了相应JVM的设备上运行，无论操作系统如何。 Java是一种面向对象的编程语言，这意味着它支持面向对象编程（OOP）的三大特性：封装、继承和多态。封装使得代码模块化，提高了安全性；继承允许代码复用，简化了代码的复杂性；多态则增强了代码的灵活性和扩展性。 Java还具有内置的多线程支持能力，允许程序同时处理多个任务，这对于构建服务器端应用程序、网络应用程序等需要高并发处理能力的应用程序尤为重要。 自动内存管理，特别是垃圾回收机制，是Java的另一大特性。它自动回收不再使用的对象所占用的内存资源，这样程序员就无需手动管理内存，从而减轻了编程的负担，并减少了因内存泄漏而导致的错误和性能问题。 Java广泛应用于企业级应用开发、移动应用开发（尤其是Android平台）、大型系统开发等领域，并且有大量的开源库和框架支持，例如Spring、Hibernate、Struts等，这些都极大地提高了Java开发的效率和质量。 标签中提到的Java、毕业设计、课程设计和开发，意味着文件“毕业设计---社区（校园）二手交易网站.zip”中的内容可能涉及到Java语言的编程实践，可能是针对学生的课程设计或毕业设计项目，而开发则指出了这些内容的具体活动。 在文件名称列表中，“SJT-code”可能是指该压缩包中包含的是一个特定的项目代码，即社区（校园）二手交易网站的源代码。这类网站通常需要实现用户注册、登录、商品发布、浏览、交易、评价等功能，并且需要后端服务器支持，如数据库连接和事务处理等。考虑到Java的特性，网站的开发可能使用了Java Web技术栈，如Servlet、JSP、Spring Boot等，以及数据库技术，如MySQL或MongoDB等。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【MVC标准化：肌电信号处理的终极指南】：提升数据质量的10大关键步骤与工具

![MVC标准化](https://img-blog.csdn.net/20160221141956498) # 摘要 MVC标准化是肌电信号处理中确保数据质量的重要步骤，它对于提高测量结果的准确性和可重复性至关重要。本文首先介绍肌电信号的生理学原理和MVC标准化理论，阐述了数据质量的重要性及影响因素。随后，文章深入探讨了肌电信号预处理的各个环节，包括噪声识别与消除、信号放大与滤波技术、以及基线漂移的校正方法。在提升数据质量的关键步骤部分，本文详细描述了信号特征提取、MVC标准化的实施与评估，并讨论了数据质量评估与优化工具。最后，本文通过实验设计和案例分析，展示了MVC标准化在实践应用中的具
recommend-type

能否提供一个在R语言中执行Framingham数据集判别分析的详细和完整的代码示例？

当然可以。在R语言中，Framingham数据集是一个用于心血管疾病研究的经典数据集。以下是使用`ggfortify`包结合` factoextra`包进行判别分析的一个基本步骤： 首先，你需要安装所需的库，如果尚未安装，可以使用以下命令： ```r install.packages(c("ggfortify", "factoextra")) ``` 然后加载所需的数据集并做预处理。Framingham数据集通常存储在`MASS`包中，你可以通过下面的代码加载： ```r library(MASS) data(Framingham) ``` 接下来，我们假设你已经对数据进行了适当的清洗和转换
recommend-type

Blaseball Plus插件开发与构建教程

资源摘要信息:"Blaseball Plus" Blaseball Plus是一个与游戏Blaseball相关的扩展项目，该项目提供了一系列扩展和改进功能，以增强Blaseball游戏体验。在这个项目中，JavaScript被用作主要开发语言，通过在package.json文件中定义的脚本来完成构建任务。项目说明中提到了开发环境的要求，即在20.09版本上进行开发，并且提供了一个flake.nix文件来复制确切的构建环境。虽然Nix薄片是一项处于工作状态（WIP）的功能且尚未完全记录，但可能需要用户自行安装系统依赖项，其中列出了Node.js和纱（Yarn）的特定版本。 ### 知识点详细说明： #### 1. Blaseball游戏： Blaseball是一个虚构的棒球游戏，它在互联网社区中流行，其特点是独特的规则、随机事件和社区参与的元素。 #### 2. 扩展开发： Blaseball Plus是一个扩展，它可能是为在浏览器中运行的Blaseball游戏提供额外功能和改进的软件。扩展开发通常涉及编写额外的代码来增强现有软件的功能。 #### 3. JavaScript编程语言： JavaScript是一种高级的、解释执行的编程语言，被广泛用于网页和Web应用的客户端脚本编写，是开发Web扩展的关键技术之一。 #### 4. package.json文件： 这是Node.js项目的核心配置文件，用于声明项目的各种配置选项，包括项目名称、版本、依赖关系以及脚本命令等。 #### 5.构建脚本： 描述中提到的脚本，如`build:dev`、`build:prod:unsigned`和`build:prod:signed`，这些脚本用于自动化构建过程，可能包括编译、打包、签名等步骤。`yarn run`命令用于执行这些脚本。 #### 6. yarn包管理器： Yarn是一个快速、可靠和安全的依赖项管理工具，类似于npm（Node.js的包管理器）。它允许开发者和项目管理依赖项，通过简单的命令行界面可以轻松地安装和更新包。 #### 7. Node.js版本管理： 项目要求Node.js的具体版本，这里是14.9.0版本。管理特定的Node.js版本是重要的，因为在不同版本间可能会存在API变化或其他不兼容问题，这可能会影响扩展的构建和运行。 #### 8. 系统依赖项的安装： 文档提到可能需要用户手动安装系统依赖项，这在使用Nix薄片时尤其常见。Nix薄片（Nix flakes）是一个实验性的Nix特性，用于提供可复现的开发环境和构建设置。 #### 9. Web扩展的工件放置： 构建后的工件放置在`addon/web-ext-artifacts/`目录中，表明这可能是一个基于WebExtension的扩展项目。WebExtension是一种跨浏览器的扩展API，用于创建浏览器扩展。 #### 10. 扩展部署： 描述中提到了两种不同类型的构建版本：开发版（dev）和生产版（prod），其中生产版又分为未签名（unsigned）和已签名（signed）版本。这些不同的构建版本用于不同阶段的开发和发布。 通过这份文档，我们能够了解到Blaseball Plus项目的开发环境配置、构建脚本的使用、依赖管理工具的运用以及Web扩展的基本概念和部署流程。这些知识点对于理解JavaScript项目开发和扩展构建具有重要意义。