优化以下java代码: LinkedList<SystemDynamics> getModelDataSysLog(){ //队列长度为0查询数据库 LocalDateTime now = LocalDateTime.now(); if(LogQueue.queue.size() == 0){ List<SystemDynamics> logs = service.getSysLog(null); for(SystemDynamics dynamics : logs){ dynamics.setLogTitle(dynamics.getOperatorName().substring(0,1)+"**"+dynamics.getLogTitle()); dynamics.setAfterTime(getTimeDifferent(now,dynamics.getOperatorTime())); } LogQueue.queue = new LinkedList<>(logs); if(logs.size()>0) LogQueue.dateTime = logs.get(0).getOperatorTime(); }else{ //队列长度不为0则从库里查数据添加到队列 List<SystemDynamics> logs = service.getSysLog(LogQueue.dateTime); for(SystemDynamics dynamics : logs){ dynamics.setLogTitle(dynamics.getOperatorName().substring(0,1)+"**"+dynamics.getLogTitle()); dynamics.setAfterTime(getTimeDifferent(now,dynamics.getOperatorTime())); } if(logs.size()>0){ if(logs.size() == LogQueue.queue.size()){ LogQueue.queue = new LinkedList<>(logs); }else{ logs.forEach(l->{ LogQueue.offer(l); }); } LogQueue.dateTime = LogQueue.queue.get(0).getOperatorTime(); } } return LogQueue.queue; }

时间: 2024-02-14 10:11:55 浏览: 17
可以考虑以下几个优化点: 1. 避免重复的代码:将for循环中的logs遍历和set操作提取出来,放到一个单独的方法中,避免重复的代码。 2. 使用局部变量:将重复使用的变量logs和now定义为局部变量,避免多次访问。 3. 代码简化:可以使用三目运算符对条件进行判断,避免过多的if-else语句,使代码更简洁。 优化后的代码如下所示: ``` LinkedList<SystemDynamics> getModelDataSysLog() { LocalDateTime now = LocalDateTime.now(); if (LogQueue.queue.size() == 0) { LogQueue.queue = new LinkedList<>(getLogs(null, now)); if (!LogQueue.queue.isEmpty()) { LogQueue.dateTime = LogQueue.queue.get(0).getOperatorTime(); } } else { List<SystemDynamics> logs = getLogs(LogQueue.dateTime, now); if (!logs.isEmpty()) { LogQueue.queue.addAll(logs.size() == LogQueue.queue.size() ? new LinkedList<>(logs) : logs); LogQueue.dateTime = LogQueue.queue.get(0).getOperatorTime(); } } return LogQueue.queue; } private List<SystemDynamics> getLogs(LocalDateTime dateTime, LocalDateTime now) { List<SystemDynamics> logs = service.getSysLog(dateTime); logs.forEach(l -> { l.setLogTitle(l.getOperatorName().substring(0, 1) + "**" + l.getLogTitle()); l.setAfterTime(getTimeDifferent(now, l.getOperatorTime())); }); return logs; } ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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