Map<String, TrCardInfoGatherExtTemp> reportEsDTOMap = trCardInfoGatherExtTemps.stream() .collect(Collectors.toMap(subCardInfo -> subCardInfo.getDevId() + subCardInfo.getSlot() + subCardInfo.getSubSlot(), subCardInfo -> subCardInfo)); 这段代码改为map的key由前两个参数组成，map的value是list对象

时间: 2024-03-17 11:39:52 浏览: 133
JAR

关于map的 一个key对应多个value

可以使用`Collectors.groupingBy()`方法来实现按照key分组的功能，将每个key对应的value存放在一个List中： ``` Map<String, List<TrCardInfoGatherExtTemp>> reportEsDTOMap = trCardInfoGatherExtTemps.stream() .collect(Collectors.groupingBy(subCardInfo -> subCardInfo.getDevId() + subCardInfo.getSlot())); ``` 这样就能够实现将前两个参数组成的key对应的value存放在一个List中了。如果需要将List中的元素按照第三个参数进行排序，可以在`groupingBy()`方法中传入一个排序函数，例如： ``` Map<String, List<TrCardInfoGatherExtTemp>> reportEsDTOMap = trCardInfoGatherExtTemps.stream() .collect(Collectors.groupingBy(subCardInfo -> subCardInfo.getDevId() + subCardInfo.getSlot(), Collectors.mapping(subCardInfo -> subCardInfo, Collectors.toList()))); ``` 其中`Collectors.mapping()`方法可以将每个元素映射为它自己，这样就能够得到一个List了。
阅读全文

相关推荐

application/x-zip

嵌套Map或者List获取key、value值

一些特定情况下需要用map或者list嵌套 这里是一个例子 如何获取嵌套中的参数
pdf

在Java 8中将List转换为Map对象方法

Map<Integer, String> mapOfEmployees = employees.stream().collect( Collectors.toMap(e -> e.getEmpId(), e -> e.getEmpName())); 在上面的代码中，我们使用了Collectors.toMap()方法来将List转换为Map，key是...

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()); ...

优化下段代码 Map<String, List<StkTransferOrderDtl>> collect = stkTransferOrderDtls.stream().collect(Collectors.groupingBy(StkTransferOrderDtl::getProjId)); collect.forEach((projId,stkTransferOrderDtlList)->{ List<String> bigClassCodes = stkTransferOrderDtlList.stream().map(p->{ return p.getMatCode().substring(0,2); }).distinct().collect(Collectors.toList()); for (String bigClassCode : bigClassCodes) {}

Map<String, List<String>> collect = stkTransferOrderDtls.stream() .collect(Collectors.groupingBy(StkTransferOrderDtl::getProjId, Collectors.mapping(p -> p.getMatCode().substring(0, 2), Collectors....

// es查询返回的数据组成map，key为devId+portName，value为DevPortReportEsDTO对象 Map<String, DevPortReportEsDTO> reportEsDTOMap = list.stream() .collect(Collectors.toMap(reportEsDTO -> reportEsDTO.getMo_id() + reportEsDTO.getObject_id(), reportEsDTO -> reportEsDTO)); Map<String, List> relayLinkAndPortMap = new HashMap<>(); // 遍历链路组下包含的端口 for(Map.Entry<String, List<TrDevportVO>> entry : relayLinkAndPortListMap.entrySet()) { String key = entry.getKey(); List<TrDevportVO> values = entry.getValue(); List resultVoList = new ArrayList<>(); for (TrDevportVO trDevportVO: values){ String tempKey = trDevportVO.getDevId() + trDevportVO.getPortName(); DevPortReportEsDTO reportEsDTO = reportEsDTOMap.get(tempKey); PortReportResultVo reportResultVo = new PortReportResultVo(); BeanUtil.copyProperties(trDevportVO,reportResultVo); reportResultVo.setPortBandwidth(trDevportVO.getBandwidth()); BeanUtil.copyProperties(reportEsDTO,reportResultVo); resultVoList.add(reportResultVo); } relayLinkAndPortMap.put(key,resultVoList); } 优化这段代码

Map<String, List<PortReportResultVo>> relayLinkAndPortMap = relayLinkAndPortListMap.entrySet().stream() .collect(Collectors.toMap( Map.Entry::getKey, entry -> entry.getValue().stream().map...

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...

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> ...

优化这串代码：Map<Long, List<BatchCodeProductLine>> collect = resultList.stream().collect(Collectors.groupingBy(BatchCodeProductLine::getProductId)); collect.keySet().forEach(productId -> { List<String> batchList = collect.get(productId).stream().map(batch -> batch.getBatchCode().getBatchCode()).collect(Collectors.toList()); mainBatchMap.put(productId, batchList); });

Map<Long, List<String>> mainBatchMap = resultList.stream() .collect(Collectors.groupingBy( BatchCodeProductLine::getProductId, Collectors.mapping( batch -> batch.getBatchCode().getBatchCode(), ...

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 ...

优化这串代码：Map<Long, List<String>> mainBatchMap = resultList.stream() .collect(Collectors.groupingBy( BatchCodeProductLine::getProductId, Collectors.mapping( batch -> batch.getBatchCode().getBatchCode(), Collectors.toList() ) ));

Map<Long, List<String>> mainBatchMap = resultList.stream() .collect(Collectors.groupingBy( BatchCodeProductLine::getProductId, // 按 productId 分组 Collectors.mapping( BatchCodeProductLine::...

Map<String, List<SchemaRowFilterCondition>> groups = new HashMap<>(); 帮我把groups喝 Function<SchemaRowFilterCondition, String> groupByFunction = SchemaRowFilterCondition::getField; for (SchemaRowRuleEo schemaRowRuleEo : schemaRowRuleList) { String filterConditionList = schemaRowRuleEo.getFilterConditionList(); //拿到要素 List<SchemaRowFilterCondition> schemaRowFilterConditions = JSONObject.parseArray(filterConditionList, SchemaRowFilterCondition.class); if(!CollectionUtils.isEmpty(groups)){ Map<String, List<SchemaRowFilterCondition>> collect = schemaRowFilterConditions.stream().collect(Collectors.groupingBy(groupByFunction)); groups = Stream.concat(groups.entrySet().stream(), collect.entrySet().stream()) .collect(Collectors.toMap(SchemaRowFilterCondition::getField, List<SchemaRowFilterCondition::getKey>)); } //根据要素进行分组 groups = schemaRowFilterConditions.stream().collect(Collectors.groupingBy(groupByFunction)); }帮我把collect和group两个map合并

在上面的代码中，我们使用Stream.concat()方法将groups和collect两个Map的entrySet流合并，然后使用Collectors.toMap()方法将结果收集到groups这个新的Map中。在收集器中，我们使用entry的key作为新Map的...

Set<String> gatherTimeList = eSResponseList.stream() .map(DevPortReportEsDTO::getGatherTime) // 获取目标字段的值 .collect(Collectors.toSet()); // 转为列表 Map<String, DevPortReportEsDTO> reportEsDTOMap = new HashMap<>(); Map<String, List> relayLinkAndPortMap1 = new HashMap<>(); for (Map.Entry<String, List<TrDevportVO>> entry : relayLinkAndPortListMap.entrySet()) { String key = entry.getKey(); List<TrDevportVO> values = entry.getValue(); List resultVoList = new ArrayList<>(); for (String gatherTime : gatherTimeList) { for (TrDevportVO trDevportVO : values) { String tempKey = trDevportVO.getDevId() + trDevportVO.getPortName() + gatherTime; DevPortReportEsDTO reportEsDTO = reportEsDTOMap.get(tempKey); PortReportResultVo reportResultVo = new PortReportResultVo(); BeanUtil.copyProperties(trDevportVO, reportResultVo); reportResultVo.setPortBandwidth(trDevportVO.getBandwidth()); BeanUtil.copyProperties(reportEsDTO, reportResultVo); resultVoList.add(reportResultVo); } // key为链路组id+ 采集时间 relayLinkAndPortMap1.put(key + "@" + gatherTime, resultVoList); } } 优化一下这段代码

可以考虑将两个循环嵌套的部分使用 Stream 进行优化，减少循环次数，如下所示： ... .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue)); 这样可以减少循环次数，提高代码效率。

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

List<String> userList = JSONArray.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionUserList(), String.class); List<String> orgList = JSONArray.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionOrgList(), String....

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

List<String> userList = JSON.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionUserList(), String.class); List<String> orgList = JSON.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionOrgList(), String.class); ...

Map<String, List<Map>> map = param.stream().collect( Collectors.groupingBy( i -> i.get("table").toString() ) ); 无法推断类型变量

Map<String, List<Map>> map = param.stream().collect( Collectors.groupingBy( i -> i.get("table").toString(), HashMap::new, Collectors.toList() ) ); 在这里，我们使用了 groupingBy 方法的重载...

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

List<DataPermissionSchema> dataPermissionSchemaList = dataPermissionSchemaEoList.stream().map(dataPermissionSchemaEo -> { List<SchemaRowRule> schemaRowRules = userRowRuleList.stream() .filter...

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> nameList = new ArrayList<>(); List<Entity> rsList = new ArrayList<>(); List> valueList = new ArrayList<>(); for (Entity e : rsList) { List<String> singleRecord = new ArrayList<>(); nameList.forEach(n -> singleRecord.add(e.get(n) == null ? "" : e.get(n).toString())); if (e.getMetadata().containsKey(ChargeConst.RATE_RULE_DETAIL)) { Set<Map<String, Object>> ruleDtls = (Set<Map<String, Object>>) e.getMetadata().get(ChargeConst.RATE_RULE_DETAIL); Map<String, Object> mergedMap = ruleDtls.stream().flatMap(map -> map.entrySet().stream()) .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue, (oldValue, newValue) -> newValue)); singleRecord = IntStream.range(0, singleRecord.size()) .mapToObj(i -> singleRecord.get(i).equals("") && mergedMap.get(nameList.get(i)) != null ? mergedMap.get(nameList.get(i)).toString() : singleRecord.get(i)) .collect(Collectors.toList()); } valueList.add(singleRecord); } if (e.getMetadata().containsKey(ChargeConst.RATE_RULE_DETAIL)) { Set<Map<String, Object>> ruleDtls = (Set<Map<String, Object>>) e.getMetadata().get(ChargeConst.RATE_RULE_DETAIL); Map<String, Object> mergedMap = ruleDtls.stream().flatMap(map -> map.entrySet().stream()) .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue, (oldValue, newValue) -> newValue)); System.err.println(); } 错误：Local variable singleRecord defined in an enclosing scope must be final or effectively final

final List<String> finalSingleRecord = singleRecord; valueList.add(IntStream.range(0, finalSingleRecord.size()) .mapToObj(i -> finalSingleRecord.get(i).equals("") && mergedMap.get(nameList.get(i)) !=...

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。...

最新推荐

recommend-type

泰迪杯 ： 基于 python 实现 运输车辆安全驾驶行为的分析

【作品名称】：泰迪杯 ： 基于 python 实现 运输车辆安全驾驶行为的分析 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 在车辆运输过程中，不良驾驶行为主要包括疲劳驾驶、急加速、急减速、怠速预热、 超长怠速、熄火滑行、超速、急变道等。 针对以上运输车辆的不良驾驶行为，给出不同不良驾驶行为的判别标准，行车安全评价模型如下： 疲劳驾驶：连续行车时间超过4小时。 提取数据思路：若某一行acc_state列值为1并且gps_speed列数值大于0，则认为汽车开始启动，继续扫描数据表，直到寻找到一行gps_speed列的数值为0，则认为汽车已经处于停止状态，再根据location_time列由两个数据获取时间间隔，判断是否属于疲劳驾驶。 急加速、急减速：每两个经纬度间汽车的加速度达到或者超过20km/s^2。两个经纬度间汽车的加速 【资源声明】：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。需要有一定的基础看懂代码，自行调试代码并解决报错，能自行添加功能修改代码。
recommend-type

基于springboot的校园社交平台源码数据库文档.zip

基于springboot的校园社交平台源码数据库文档.zip
recommend-type

基于Python和Opencv的车牌识别系统实现

资源摘要信息:"车牌识别项目系统基于python设计" 1. 车牌识别系统概述 车牌识别系统是一种利用计算机视觉技术、图像处理技术和模式识别技术自动识别车牌信息的系统。它广泛应用于交通管理、停车场管理、高速公路收费等多个领域。该系统的核心功能包括车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别。 2. Python在车牌识别中的应用 Python作为一种高级编程语言，因其简洁的语法和强大的库支持，非常适合进行车牌识别系统的开发。Python在图像处理和机器学习领域有丰富的第三方库，如OpenCV、PIL等，这些库提供了大量的图像处理和模式识别的函数和类，能够大大提高车牌识别系统的开发效率和准确性。 3. OpenCV库及其在车牌识别中的应用 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了大量的图像处理和模式识别的接口。在车牌识别系统中，可以使用OpenCV进行图像预处理、边缘检测、颜色识别、特征提取以及字符分割等任务。同时，OpenCV中的机器学习模块提供了支持向量机（SVM）等分类器，可用于车牌字符的识别。 4. SVM（支持向量机）在字符识别中的应用 支持向量机（SVM）是一种二分类模型，其基本模型定义在特征空间上间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM算法的核心思想是找到一个分类超平面，使得不同类别的样本被正确分类，且距离超平面最近的样本之间的间隔（即“间隔”）最大。在车牌识别中，SVM用于字符的分类和识别，能够有效地处理手写字符和印刷字符的识别问题。 5. EasyPR在车牌识别中的应用 EasyPR是一个开源的车牌识别库，它的c++版本被广泛使用在车牌识别项目中。在Python版本的车牌识别项目中，虽然项目描述中提到了使用EasyPR的c++版本的训练样本，但实际上OpenCV的SVM在Python中被用作车牌字符识别的核心算法。 6. 版本信息 在项目中使用的软件环境信息如下： - Python版本：Python 3.7.3 - OpenCV版本：opencv*.*.*.** - Numpy版本：numpy1.16.2 - GUI库：tkinter和PIL（Pillow）5.4.1 以上版本信息对于搭建运行环境和解决可能出现的兼容性问题十分重要。 7. 毕业设计的意义 该项目对于计算机视觉和模式识别领域的初学者来说，是一个很好的实践案例。它不仅能够让学习者在实践中了解车牌识别的整个流程，而且能够锻炼学习者利用Python和OpenCV等工具解决问题的能力。此外，该项目还提供了一定量的车牌标注图片，这在数据不足的情况下尤其宝贵。 8. 文件信息 本项目是一个包含源代码的Python项目，项目代码文件位于一个名为"Python_VLPR-master"的压缩包子文件中。该文件中包含了项目的所有源代码文件，代码经过详细的注释，便于理解和学习。 9. 注意事项 尽管该项目为初学者提供了便利，但识别率受限于训练样本的数量和质量，因此在实际应用中可能存在一定的误差，特别是在处理复杂背景或模糊图片时。此外，对于中文字符的识别，第一个字符的识别误差概率较大，这也是未来可以改进和优化的方向。
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

网络隔离与防火墙策略：防御网络威胁的终极指南

![网络隔离](https://www.cisco.com/c/dam/en/us/td/i/200001-300000/270001-280000/277001-278000/277760.tif/_jcr_content/renditions/277760.jpg) # 1. 网络隔离与防火墙策略概述 ## 网络隔离与防火墙的基本概念 网络隔离与防火墙是网络安全中的两个基本概念，它们都用于保护网络不受恶意攻击和非法入侵。网络隔离是通过物理或逻辑方式，将网络划分为几个互不干扰的部分，以防止攻击的蔓延和数据的泄露。防火墙则是设置在网络边界上的安全系统，它可以根据预定义的安全规则，对进出网络
recommend-type

在密码学中，对称加密和非对称加密有哪些关键区别，它们各自适用于哪些场景？

在密码学中，对称加密和非对称加密是两种主要的加密方法，它们在密钥管理、计算效率、安全性以及应用场景上有显著的不同。 参考资源链接：[数缘社区：密码学基础资源分享平台](https://wenku.csdn.net/doc/7qos28k05m?spm=1055.2569.3001.10343) 对称加密使用相同的密钥进行数据的加密和解密。这种方法的优点在于加密速度快，计算效率高，适合大量数据的实时加密。但由于加密和解密使用同一密钥，密钥的安全传输和管理就变得十分关键。常见的对称加密算法包括AES（高级加密标准）、DES（数据加密标准）、3DES（三重数据加密算法）等。它们通常适用于那些需要
recommend-type

我的代码小部件库：统计、MySQL操作与树结构功能

资源摘要信息:"leetcode用例构造-my-widgets是作者为练习、娱乐或实现某些项目功能而自行开发的一个代码小部件集合。这个集合中包含了作者使用Python语言编写的几个实用的小工具模块，每个模块都具有特定的功能和用途。以下是具体的小工具模块及其知识点的详细说明： 1. statistics_from_scratch.py 这个模块包含了一些基础的统计函数实现，包括但不限于均值、中位数、众数以及四分位距等。此外，它还实现了二项分布、正态分布和泊松分布的概率计算。作者强调了使用Python标准库（如math和collections模块）来实现这些功能，这不仅有助于巩固对统计学的理解，同时也锻炼了Python编程能力。这些统计函数的实现可能涉及到了算法设计和数学建模的知识。 2. mysql_io.py 这个模块是一个Python与MySQL数据库交互的接口，它能够自动化执行数据的导入导出任务。作者原本的目的是为了将Leetcode平台上的SQL测试用例以字典格式自动化地导入到本地MySQL数据库中，从而方便在本地测试SQL代码。这个模块中的MysqlIO类支持将MySQL表导出为pandas.DataFrame对象，也能够将pandas.DataFrame对象导入为MySQL表。这个工具的应用场景可能包括数据库管理和数据处理，其内部可能涉及到对数据库API的调用、pandas库的使用、以及数据格式的转换等编程知识点。 3. tree.py 这个模块包含了与树结构相关的一系列功能。它目前实现了二叉树节点BinaryTreeNode的构建，并且提供了从列表构建二叉树的功能。这可能涉及到数据结构和算法中的树形结构、节点遍历、树的构建和操作等。利用这些功能，开发者可以在实际项目中实现更高效的数据存储和检索机制。 以上三个模块构成了my-widgets库的核心内容，它们都以Python语言编写，并且都旨在帮助开发者在特定的编程场景中更加高效地完成任务。这些工具的开发和应用都凸显了作者通过实践提升编程技能的意图，并且强调了开源精神，即将这些工具共享给更广泛的开发者群体，以便他们也能够从中受益。 通过这些小工具的使用，开发者可以更好地理解编程在不同场景下的应用，并且通过观察和学习作者的代码实现，进一步提升自己的编码水平和问题解决能力。"
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

网络测试与性能评估：准确衡量网络效能的科学方法

![网络测试与性能评估：准确衡量网络效能的科学方法](https://www.endace.com/assets/images/learn/packet-capture/Packet-Capture-diagram%203.png) # 1. 网络测试与性能评估基础 网络测试与性能评估是确保网络系统稳定运行的关键环节。本章节将为读者提供网络测试和性能评估的基础知识，涵盖网络性能评估的基本概念、目的以及重要性。我们将探讨为什么对网络进行性能评估是至关重要的，以及如何根据不同的业务需求和网络环境制定评估策略。 ## 1.1 网络测试与性能评估的重要性 网络性能的好坏直接影响用户体验和业务连续
recommend-type

在永磁同步电机中，如何利用有限元仿真技术模拟失磁故障对电机性能的影响？

要了解永磁同步电机（PMSM）失磁故障对性能的具体影响，有限元分析（FEA）是一种强有力的工具。通过FEA，我们可以模拟磁场变化，评估由于永磁材料部分或完全失去磁性所引起的电机性能下降。在《永磁同步电机失磁故障的电磁仿真研究》这份资料中，您将找到构建电机模型和进行仿真分析的详细步骤。 参考资源链接：[永磁同步电机失磁故障的电磁仿真研究](https://wenku.csdn.net/doc/7f9bri0z49?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，创建一个精确的电机模型至关重要。这包括电机的几何结构、材料属性以及边界条件。在这个模型中，永磁材料的退磁特性需要特别注意，