java7获取元素{value:{tb1:0.99%, tb0:0.81%, tb3:0.33%, tb2:0.51%, tb5:0.39%, tb4:0.24%, tb7:0.16%, count:5, tb6:0.12%, tb9:0.17%, tb8:0.22%, tb11:0.00%, tb10:0.07%, managecom:86}}

时间: 2024-02-06 22:02:33 浏览: 151
假设你要获取上述字符串中的 `value` 元素,你可以使用 Java 7 中的 JSON 解析器来解析该字符串,并获取需要的元素。具体的方法如下: ```java import javax.json.Json; import javax.json.JsonObject; import javax.json.JsonReader; // 假设字符串为 str JsonReader reader = Json.createReader(new StringReader(str)); JsonObject obj = reader.readObject(); JsonObject value = obj.getJsonObject("value"); // 现在可以从 value 对象中获取需要的元素,例如: double tb1 = value.getJsonNumber("tb1").doubleValue(); double tb2 = value.getJsonNumber("tb2").doubleValue(); int count = value.getInt("count"); String managecom = value.getString("managecom"); ``` 在这个例子中,我们首先创建了一个 `JsonReader` 对象,并将要解析的字符串传递给它。然后,我们使用 `readObject()` 方法将字符串解析为一个 JSON 对象。接下来,我们使用 `getJsonObject()` 方法获取 `value` 元素,并将其保存在一个变量中。最后,我们可以使用 `getJsonNumber()` 和 `getInt()` 方法获取需要的数值类型元素,使用 `getString()` 方法获取需要的字符串类型元素。 注意,为了使用 `Json` 类,你需要在你的项目中添加 `javax.json-api` 和 `javax.json` 两个库的依赖。
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%% MSR % I=imread('C:\Users\sensen\Desktop\雾霾天气素材\1.jpg'); wu1 = rgb2gray(I); fr=I(:,:,1); fg=I(:,:,2); fb=I(:,:,3); mr=im2double(fr); mg=im2double(fg); mb=im2double(fb); n=141;%定义模板大小。 kid=141; n1=floor((n+1)/2);%确定中心 a1=60; %定义标准差(尺度) kid=60; for i=1:n for j=1:n b(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a1*a1))/(pi*a1*a1); %高斯函数。 end end nr1=imfilter(mr,b,'conv','replicate'); ng1=imfilter(mg,b,'conv','replicate'); nb1=imfilter(mb,b,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur1=log(nr1); ug1=log(ng1); ub1=log(nb1); tr1=log(mr+eps);tg1=log(mg+eps);tb1=log(mb+eps); yr1=(tr1-ur1)/3;yg1=(tg1-ug1)/3;yb1=(tb1-ub1)/3; a2=10; %定义标准差(尺度) for i=1:n for j=1:n a(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a2*a2))/(pi*a2*a2); %高斯函数。 end end nr2=imfilter(mr,a,'conv','replicate'); ng2=imfilter(mg,a,'conv','replicate'); nb2=imfilter(mb,a,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur2=log(nr2);ug2=log(ng2);ub2=log(nb2); tr2=log(mr+eps);tg2=log(mg+eps);tb2=log(mb+eps); yr2=(tr2-ur2)/3;yg2=(tg2-ug2)/3;yb2=(tb2-ub2)/3; a3=150; %定义标准差(尺度)kid=150; for i=1:n for j=1:n e(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a3*a3))/(pi*a3*a3); %高斯函数。 end end nr3=imfilter(mr,e,'conv','replicate'); ng3=imfilter(mg,e,'conv','replicate'); nb3=imfilter(mb,e,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur3=log(nr3);ug3=log(ng3);ub3=log(nb3); tr3=log(mr+eps);tg3=log(mg+eps);tb3=log(mb+eps); yr3=(tr3-ur3)/3;yg3=(tg3-ug3)/3;yb3=(tb3-ub3)/3; dr=yr1+yr2+yr3;dg=yg1+yg2+yg3;db=yb1+yb2+yb3; cr=im2uint8(dr); cg=im2uint8(dg); cb=im2uint8(db); z=cat(3,cr,cg,cb); wu2 = rgb2gray(z); figure(2) subplot(2,2,1), imshow(I);title('原图'); subplot(2,2,2), imshow(z);title('MSR去雾后'); subplot(2,2,3), imhist(wu1);title('原图-灰度'); subplot(2,2,4), imhist(wu2);title('SSR去雾后-灰度');

1.以下sql,使用了subplan+broadcast, 请根据语义合理优化该sql, 使其运行效率更高效 select * from user01.tb1 t1 where exists (select max(id) from user01.tb2 t2 where t1.name=t2.name); 2.以下SQL, t1表使用了broadcast算子,请使用 hint 优化,避免t1表使用 broadcast select t1,id,t2.id2 from user01.tb1 t1 inner join user01.t_skew t2 on t1.id=t2.id2 and t1.name='beijing' order by 1; 3.如何判断下列语句是否下推,请写出判断方法: select count(t1.*) from user01.tb1 t1 left join user01.tb2 t2 on t1.id=t2.td and t2.name ='beijing' 4.下列语句的执行计划中,优化器选择表他作为hash内表,t2作为hash外表,请使用hint调整执行计划,使t2做hash内表 select t1.id,t2.id2 from user01.tb1 t1 inner join user01.t_skew t2 on t1.id=t2.id2 and t1.name ='beijing' order by 1 5.将schema权限赋予用户user1 将schema s2下所有表的访问权限赋予用户user1 6.gsql开创建数据库usdb,指定字符集utf-8,限制连接数20启时间检查命令 7.创建名为us01的用户,并将sysadmin权限授权给他 8.创建数据库usdb,指定字符集utf-8,限制连接数20 9.下面的语句的执行计划中州优化器选择了nestloop的关联方式,请根据语义修改语句,其实关联方式变为hashion,以提升查询性能 select * from user01.tb1 t1 where t1.id not in(select t2.id from user01.tb2 t2 where t2.name='shanghai'); 改写参考: select * from user01.tb1 t1 where not exists (select 1 from user01.tb2 t2 where t2.name='shanghai' and t1.id=t2.id) and t1.id is not null; 10.1、下面的执行计划存在性能问题,已知该集群有10个dn,且 select reltuples from pg class Where relname='t1'; 结果为123456798765,请根据执行计划分析,判断性能瓶颈,并给出优化建议: id | operation | E-rows | E-memory | E-width | E-costs ----+-------------------------------+-----------+---------------+-----------|---------- 1 |->Streaming (type: GATHER) | 100 | | 12 | 114.24 2 | ->Hash Join(3,4) | 100 | 1MB | 12 | 111.05 3 | ->Seq Scan on t2 | 100000 | 1MB | 4 | 91.50 4 | ->Hash | 96 | 16MB | 8 | 3.56 5 | ->Streaming(type: BROADCAST) |100| 2MB | 8 | 3.56 6 | ->Seg Scan on t1 | 100 | 1MB | 8 | 3.06

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