优化代码 return simObjList.stream() .filter(o -> !tableNameWithColumnNameList.contains(o.getTableName() + PqlConst.COLUMN_SPLIT + o.getColumn().getTitle())) .collect(Collectors.toList());

时间: 2024-03-21 21:38:28 浏览: 75
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Android 中自定义ContentProvider与ContentObserver的使用简单实例

这段代码可以进一步优化。可以考虑将 `tableNameWithColumnNameList` 转换为 Set，这样可以提高 `contains` 方法的查找速度。另外，在 lambda 中使用 `+` 运算符拼接字符串会创建大量的临时对象，可以改为使用 `String.join` 方法。优化后的代码如下所示： ``` Set<String> tableNameWithColumnNameSet = new HashSet<>(tableNameWithColumnNameList); return simObjList.stream() .filter(o -> !tableNameWithColumnNameSet.contains(String.join(PqlConst.COLUMN_SPLIT, o.getTableName(), o.getColumn().getTitle()))) .collect(Collectors.toList()); ```
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TableMeta是表结构的表示，它封装了数据库表的相关信息，包括表的所有字段列表（getFieldArray()），主键的获取(findPK())，表码(getTableCode())，以及表格名称(getTableName())。它还提供查找特定字段的...

优化代码 private void addReferencedKpi(List<SimulationTableDto> list, List<QueryCodeVo> codeList, List<Map<String, List<String>>> referencedList) { if (CollectionUtils.isEmpty(list) || CollectionUtils.isEmpty(codeList) || CollectionUtils.isEmpty(referencedList)) { return; } // 转换结构 key1-table key2-column value-codeList Map<String, Map<String, List<String>>> tableColumnWithCodeListMap = Maps.newHashMap(); IntStream.range(0, codeList.size()).forEach(i -> { CodeVo codeVo = codeList.get(i).getCode(); String title = codeVo.getTitle(); Map<String, List<String>> referencedPerMap = referencedList.get(i); if (MapUtils.isEmpty(referencedPerMap)) { return; } referencedPerMap.forEach((table, columns) -> { String reversedTable = table; // case表别名去掉case后缀 if (reversedTable.endsWith(PqlConst.CASES_TABLE_NAME_SUFFIX)) { reversedTable = reversedTable.substring(0, reversedTable.length() - PqlConst.CASES_TABLE_NAME_SUFFIX.length()); } tableColumnWithCodeListMap.computeIfAbsent(reversedTable, k -> Maps.newHashMap()); String finalReversedTable = reversedTable; columns.forEach(column -> tableColumnWithCodeListMap.get(finalReversedTable).computeIfAbsent(column, k -> Lists.newArrayList()).add(title)); }); }); list.forEach(simulationTableDto -> { String simTableName = simulationTableDto.getTableName(); String simTitle = simulationTableDto.getColumn().getTitle(); tableColumnWithCodeListMap.computeIfPresent(simTableName, (table, columnMap) -> { if (columnMap.containsKey(simTitle)) { simulationTableDto.getColumn().setReferencedKpis(columnMap.get(simTitle)); } return columnMap; }); }); }

这段代码已经很简洁了，但还有一些可以...优化后的代码使用了 Stream 对 QueryCodeVo 列表进行遍历，使用了一个额外的方法 addReferencedKpiToMap 来添加 KPI 到 tableColumnWithCodeListMap。这样代码更加清晰和简洁。

优化代码 private List<SimulationTableDto> filteredSimObjList(List<SimulationTableDto> simRootList, List<SimulationTableDto> simObjList) { if (CollectionUtils.isEmpty(simObjList) || CollectionUtils.isEmpty(simRootList)) { return Lists.newArrayList(); } List<SimulationTableDto> filteredSimObjList = Lists.newArrayList(); for (SimulationTableDto simObjColumn : simObjList) { int checkInt = 0; String s1 = simObjColumn.getTableName() + PqlConst.VARIANT_DELIMETER + simObjColumn.getColumn().getTitle(); for (SimulationTableDto simRootColumn : simRootList) { String s2 = simRootColumn.getTableName() + PqlConst.VARIANT_DELIMETER + simRootColumn.getColumn().getTitle(); if (s1.equals(s2)) { checkInt = checkInt + 1; break; } } if (checkInt == 0) { filteredSimObjList.add(simObjColumn); } } return filteredSimObjList; }

可以通过使用 Java 8 的 Stream API 来优化这段代码，使其更加简洁和易读。重写后的代码如下所示： private List<SimulationTableDto> filteredSimObjList(List<SimulationTableDto> simRootList, List...

优化代码 List<String> distinctList = Lists.newArrayList(); List<SimulationTableDto> distinctedColumnList = Lists.newArrayList(); for (SimulationTableDto simulationTableDto : list) { String key = simulationTableDto.getTableName() + PqlConst.VARIANT_DELIMETER + simulationTableDto.getColumn().getTitle(); if (!distinctList.contains(key)) { distinctedColumnList.add(simulationTableDto); distinctList.add(key); } } return distinctedColumnList;

dto -> dto.getTableName() + PqlConst.VARIANT_DELIMETER + dto.getColumn().getTitle())) .values().stream().map(group -> group.get(0)) .collect(Collectors.toList()); return distinctedColumnList; ...

优化以下代码： private List<ErrorOutputFileVo> getErrorDataFileList(Long planId, String datasourceName, Long ruleTemplateId, String columnName, String tableName) { List<ErrorOutputFileVo> errorOutputFiles = new ArrayList<>(); // 按规则过滤taskId List<DataQualityPlanRelationEntity> dataQualityPlanRelationEntities = dataQualityPlanRelationService.relationInfoSearch(planId) .stream().filter(dataQualityPlanRelationEntity -> ruleTemplateId.equals(dataQualityPlanRelationEntity.getRuleId()) && columnName.equalsIgnoreCase(dataQualityPlanRelationEntity.getColumnName()) && tableName.equalsIgnoreCase(dataQualityPlanRelationEntity.getTableName())).collect(Collectors.toList()); if (CollectionUtil.isEmpty(dataQualityPlanRelationEntities)) { return errorOutputFiles; } Long datasourceId = getDatasourceId(datasourceName, dataQualityPlanRelationEntities); List<String> taskIds = dataQualityPlanRelationEntities.stream() .filter(relationInfo -> Objects.equals(datasourceId, relationInfo.getDatasourceId())) .map(DataQualityPlanRelationEntity::getTaskId) .map(String::valueOf).distinct() .collect(Collectors.toList()); // 获取质检结果 List<DqExecuteResult> dqExecuteResults = getDqExecuteResults(taskIds); if (CollectionUtil.isEmpty(dqExecuteResults)) { return errorOutputFiles; } for (DqExecuteResult dqExecuteResult : dqExecuteResults) { String errorOutputPath = dqExecuteResult.getErrorOutputPath(); Path path = new Path(errorOutputPath); R> getFileResult = resourceClient.getFilesAtPath(path.toUri().getPath()); if (null != getFileResult && getFileResult.isSuccess()) { for (String currentPath : getFileResult.getData()) { if(StringUtil.isBlank(currentPath)){ continue; } String fileName = String.format("%s-%s-%s", tableName, columnName, dqExecuteResult.getTaskInstanceId()); String originFileName = new Path(currentPath).getName(); String[] originFileSplit = originFileName.split("-"); if(originFileSplit.length > 2){ fileName += String.format("%s-%s", originFileSplit[0], originFileSplit[1]); } // 将文件信息添加到列表 errorOutputFiles.add( ErrorOutputFileVo .builder() .datasourceId(datasourceId) .tableName(tableName) .fieldName(columnName) .fileName(fileName) .originFileName(originFileName) .taskDefinitionCode(dqExecuteResult.getTaskDefinitionCode()) .taskInstanceId(dqExecuteResult.getTaskInstanceId()).build()); } } } return errorOutputFiles; }

可以将代码优化为： private List<ErrorOutputFileVo> getErrorDataFileList(Long planId, String datasourceName, Long ruleTemplateId, String columnName, String tableName) { List<ErrorOutputFileVo> ...

优化代码 private List<SimulationTableDto> distinct(List<SimulationTableDto> list) { // 去重 List<String> distinctList = Lists.newArrayList(); List<SimulationTableDto> distinctedColumnList = Lists.newArrayList(); for (SimulationTableDto simulationTableDto : list) { String key = simulationTableDto.getTableName() + PqlConst.VARIANT_DELIMETER + simulationTableDto.getColumn().getTitle(); if (!distinctList.contains(key)) { distinctedColumnList.add(simulationTableDto); distinctList.add(key); } } return distinctedColumnList;

这段代码可以进一步优化，可以将List<String> distinctList改为Set<String> distinctSet，这样可以提高查找key是否存在的效率，因为Set是基于哈希表实现的，查找时间复杂度是O(1)，而List查找时间复杂度是O(n)。...

优化以下代码： public Map<String, List<String>> getUniquenessTableFieldList(Long planId, String datasourceName) { Map<String,List<String>> tableColumnTree = new HashMap<>(); // 按规则和字段过滤taskId List<DataQualityPlanRelationEntity> collect = dataQualityPlanRelationService.relationInfoSearch(planId) .stream() // 过滤出唯一性校验的规则 .filter(dataQualityPlanRelationEntity -> dataQualityPlanRelationEntity.getRuleTemplateId().equals(6L)) .collect(Collectors.toList()); for (DataQualityPlanRelationEntity dataQualityPlanRelationEntity : collect) { if(CollectionUtil.isEmpty(tableColumnTree.get(dataQualityPlanRelationEntity.getTableName()))){ List<String> columnList = new ArrayList<>(); columnList.add(dataQualityPlanRelationEntity.getColumnName()); tableColumnTree.put(dataQualityPlanRelationEntity.getTableName(), columnList); } else { List<String> columnList = tableColumnTree.get(dataQualityPlanRelationEntity.getTableName()); if(columnList.contains(dataQualityPlanRelationEntity.getColumnName())){ columnList.add(dataQualityPlanRelationEntity.getColumnName()); } } } return tableColumnTree; }

可以尝试使用 Java 8 的 Stream API 来优化代码，如下所示： public Map, List<String>> getUniquenessTableFieldList(Long planId, String datasourceName) { List<DataQualityPlanRelationEntity> collect =...

前端代码 const arr = [] conditionalAssignment.simulationColumnSettings.forEach(i=>{ arr.push( ${i.simulationTableWithColumn.tableName}${i.simulationTableWithColumn.column.title}); if(i.equalTo.equalToType ==='COLUMN'){ arr.push( ${i.equalTo.equalToTableWithColumn.tableName}${i.equalTo.equalToTableWithColumn.column.title}) } i.subConditions.forEach((j)=>{ if(j.equalTo.equalToType==='COLUMN'){ // 子条件赋值列 arr.push( ${j.equalTo.equalToTableWithColumn.tableName}${j.equalTo.equalToTableWithColumn.column.title}) } j.compares.forEach((k)=>{ // 子条件里面的被比较列 arr.push(${k.toCompareTableWithColumn.tableName}${k.toCompareTableWithColumn.column.title}) // 子条件里面的比较列 if(k.compareValueType === 'COLUMN'){ arr.push(${k.compareTableWithColumn.tableName}${k.compareTableWithColumn.column.title}) } }) }) })转成java代码

List<String> arr = new ArrayList<>(); for (ConditionalAssignment.SimulationColumnSetting i : conditionalAssignment.getSimulationColumnSettings()) { arr.add(i.getSimulationTableWithColumn()....

优化 private void addReferencedKpi(List<AnalysisTableDto> list, List<String> codeList, List<Map<String, List<String>>> referencedList) { if (CollectionUtils.isEmpty(list) || CollectionUtils.isEmpty(codeList) || CollectionUtils.isEmpty(referencedList)) { return; } // 转换结构 key1-table key2-column value-codeList Map<String, Map<String, List<String>>> tableColumnWithCodeListMap = Maps.newHashMap(); int size = referencedList.size(); for (int i = 0; i < size; i++) { String code = codeList.get(i); Map<String, List<String>> referencedPerMap = referencedList.get(i); if (MapUtils.isEmpty(referencedPerMap)) { continue; } referencedPerMap.forEach((table, columns) -> { tableColumnWithCodeListMap.putIfAbsent(table, Maps.newHashMap()); for (String column : columns) { tableColumnWithCodeListMap.get(table).putIfAbsent(column, Lists.newArrayList()); tableColumnWithCodeListMap.get(table).get(column).add(code); } }); } // 装饰引用kpi for (AnalysisTableDto simulationTableDto : list) { String simTableName = simulationTableDto.getTableName(); for (SimulationColumnDto column : simulationTableDto.getColumns()) { String simTitle = column.getTitle(); if (!tableColumnWithCodeListMap.containsKey(simTableName) || !tableColumnWithCodeListMap.get(simTableName).containsKey(simTitle)) { continue; } List<String> referencedCodeList = tableColumnWithCodeListMap.get(simTableName).get(simTitle); column.setReferencedKpis(referencedCodeList); } } }

可以考虑以下几点进行优化： 1. 将代码分解为更小的方法，提高可读性和可维护性。 2. 使用Java 8+的Stream API代替循环和条件语句，使代码更简洁。 3. 可以使用Google Guava库提供的Multimap类来代替手动创建的...

优化 private void addReferencedKpi(List<SimulationTableDto> list, List<String> codeList, List<Map<String, List<String>>> referencedList) { if (CollectionUtils.isEmpty(list) || CollectionUtils.isEmpty(codeList) || CollectionUtils.isEmpty(referencedList)) { return; } // 转换结构 key1-table key2-column value-codeList Map<String, Map<String, List<String>>> tableColumnWithCodeListMap = Maps.newHashMap(); int size = referencedList.size(); for (int i = 0; i < size; i++) { String code = codeList.get(i); Map<String, List<String>> referencedPerMap = referencedList.get(i); if (MapUtils.isEmpty(referencedPerMap)) { continue; } referencedPerMap.forEach((table, columns) -> { tableColumnWithCodeListMap.putIfAbsent(table, Maps.newHashMap()); for (String column : columns) { tableColumnWithCodeListMap.get(table).putIfAbsent(column, Lists.newArrayList()); tableColumnWithCodeListMap.get(table).get(column).add(code); } }); } for (SimulationTableDto simulationTableDto : list) { String simTableName = simulationTableDto.getTableName(); String simTitle = simulationTableDto.getColumn().getTitle(); if (!tableColumnWithCodeListMap.containsKey(simTableName) || !tableColumnWithCodeListMap.get(simTableName).containsKey(simTitle)) { continue; } List<String> referencedCodeList = tableColumnWithCodeListMap.get(simTableName).get(simTitle); simulationTableDto.getColumn().setReferencedKpis(referencedCodeList); } }

可以尝试优化一下代码结构，减少嵌套层数，使得代码更加易读和易维护。例如可以将转换结构的代码抽取成一个单独的方法，用于处理每个 referencedPerMap 中的数据，并返回转换后的表格和列名以及对应的 codeList 的 ...

解释这段代码@Component public class AuthorizationInterceptor implements HandlerInterceptor { public static final String LOGIN_TOKEN_KEY = "Token"; @Autowired private TokenService tokenService; @Override public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception { //支持跨域请求 response.setHeader("Access-Control-Allow-Methods", "POST, GET, OPTIONS, DELETE"); response.setHeader("Access-Control-Max-Age", "3600"); response.setHeader("Access-Control-Allow-Credentials", "true"); response.setHeader("Access-Control-Allow-Headers", "x-requested-with,request-source,Token, Origin,imgType, Content-Type, cache-control,postman-token,Cookie, Accept,authorization"); response.setHeader("Access-Control-Allow-Origin", request.getHeader("Origin")); // 跨域时会首先发送一个OPTIONS请求，这里我们给OPTIONS请求直接返回正常状态 if (request.getMethod().equals(RequestMethod.OPTIONS.name())) { response.setStatus(HttpStatus.OK.value()); return false; } IgnoreAuth annotation; if (handler instanceof HandlerMethod) { annotation = ((HandlerMethod) handler).getMethodAnnotation(IgnoreAuth.class); } else { return true; } //从header中获取token String token = request.getHeader(LOGIN_TOKEN_KEY); /** * 不需要验证权限的方法直接放过 */ if(annotation!=null) { return true; } TokenEntity tokenEntity = null; if(StringUtils.isNotBlank(token)) { tokenEntity = tokenService.getTokenEntity(token); } if(tokenEntity != null) { request.getSession().setAttribute("userId", tokenEntity.getUserid()); request.getSession().setAttribute("role", tokenEntity.getRole()); request.getSession().setAttribute("tableName", tokenEntity.getTablename()); request.getSession().setAttribute("username", tokenEntity.getUsername()); return true; } PrintWriter writer = null; response.setCharacterEncoding("UTF-8"); response.setContentType("application/json; charset=utf-8"); try { writer = response.getWriter(); writer.print(JSONObject.toJSONString(R.error(401, "请先登录"))); } finally { if(writer != null){ writer.close(); } } // throw new EIException("请先登录", 401); return false; }

这段代码是一个拦截器，用于拦截请求并进行权限验证。它会在每个请求被处理之前执行，首先设置一些跨域请求的头信息，然后判断该请求是否为OPTIONS请求，如果是，则直接返回正常状态。如果不是OPTIONS请求，则获取...

解释 public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception { //支持跨域请求 response.setHeader("Access-Control-Allow-Methods", "POST, GET, OPTIONS, DELETE"); response.setHeader("Access-Control-Max-Age", "3600"); response.setHeader("Access-Control-Allow-Credentials", "true"); response.setHeader("Access-Control-Allow-Headers", "x-requested-with,request-source,Token, Origin,imgType, Content-Type, cache-control,postman-token,Cookie, Accept,authorization"); response.setHeader("Access-Control-Allow-Origin", request.getHeader("Origin")); // 跨域时会首先发送一个OPTIONS请求，这里我们给OPTIONS请求直接返回正常状态 if (request.getMethod().equals(RequestMethod.OPTIONS.name())) { response.setStatus(HttpStatus.OK.value()); return false; } IgnoreAuth annotation; if (handler instanceof HandlerMethod) { annotation = ((HandlerMethod) handler).getMethodAnnotation(IgnoreAuth.class); } else { return true; } //从header中获取token String token = request.getHeader(LOGIN_TOKEN_KEY); /** * 不需要验证权限的方法直接放过 */ if(annotation!=null) { return true; } TokenEntity tokenEntity = null; if(StringUtils.isNotBlank(token)) { tokenEntity = tokenService.getTokenEntity(token); } if(tokenEntity != null) { request.getSession().setAttribute("userId", tokenEntity.getUserid()); request.getSession().setAttribute("role", tokenEntity.getRole()); request.getSession().setAttribute("tableName", tokenEntity.getTablename()); request.getSession().setAttribute("username", tokenEntity.getUsername()); return true; } PrintWriter writer = null; response.setCharacterEncoding("UTF-8"); response.setContentType("application/json; charset=utf-8"); try { writer = response.getWriter(); writer.print(JSONObject.toJSONString(R.error(401, "请先登录"))); } finally { if(writer != null){ writer.close(); } } // throw new EIException("请先登录", 401); return false; }

这段代码是一个Java的拦截器，用于对请求进行预处理。在这个方法中，首先设置了支持跨域请求的相关参数，然后判断是否为OPTIONS请求，如果是则直接返回正常状态。接下来判断是否有IgnoreAuth注解，如果有则直接放过...

@Component public class AuthorizationInterceptor implements HandlerInterceptor { public static final String LOGIN_TOKEN_KEY = "Token"; @Autowired private TokenService tokenService; @Override public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception { //支持跨域请求 response.setHeader("Access-Control-Allow-Methods", "POST, GET, OPTIONS, DELETE"); response.setHeader("Access-Control-Max-Age", "3600"); response.setHeader("Access-Control-Allow-Credentials", "true"); response.setHeader("Access-Control-Allow-Headers", "x-requested-with,request-source,Token, Origin,imgType, Content-Type, cache-control,postman-token,Cookie, Accept,authorization"); response.setHeader("Access-Control-Allow-Origin", request.getHeader("Origin")); // 跨域时会首先发送一个OPTIONS请求，这里我们给OPTIONS请求直接返回正常状态 if (request.getMethod().equals(RequestMethod.OPTIONS.name())) { response.setStatus(HttpStatus.OK.value()); return false; } IgnoreAuth annotation; if (handler instanceof HandlerMethod) { annotation = ((HandlerMethod) handler).getMethodAnnotation(IgnoreAuth.class); } else { return true; } //从header中获取token String token = request.getHeader(LOGIN_TOKEN_KEY); /** * 不需要验证权限的方法直接放过 */ if(annotation!=null) { return true; } TokenEntity tokenEntity = null; if(StringUtils.isNotBlank(token)) { tokenEntity = tokenService.getTokenEntity(token); } if(tokenEntity != null) { request.getSession().setAttribute("userId", tokenEntity.getUserid()); request.getSession().setAttribute("role", tokenEntity.getRole()); request.getSession().setAttribute("tableName", tokenEntity.getTablename()); request.getSession().setAttribute("username", tokenEntity.getUsername()); return true; } PrintWriter writer = null; response.setCharacterEncoding("UTF-8"); response.setContentType("application/json; charset=utf-8"); try { writer = response.getWriter(); writer.print(JSONObject.toJSONString(R.error(401, "请先登录"))); } finally { if(writer != null){ writer.close(); } } // throw new EIException("请先登录", 401); return false; } }

这是一个基于 Spring 框架的拦截器，用于实现权限验证功能。在每次请求到达控制器之前，该拦截器会检查请求头中是否存在名为 "Token" 的字段，并根据该字段去数据库中查询对应的 Token 实体。如果查询到 Token 实体...

List<HomeEntity> test = homeDao.test(); //测试 List<HomeEntity> test1 = modelRuleDao.test(); List<HomeEntity> test2 = new ArrayList<>(); for (HomeEntity homeEntity : test) { String tablename = homeEntity.getTABLENAME(); String columnname = homeEntity.getCOLUMNNAME(); for (HomeEntity entity : test1) { String name = entity.getTABLENAME(); String column = entity.getCOLUMNNAME(); if (tablename.equals(name)) { if (columnname.equals(column)) { String columntype = homeEntity.getCOLUMNTYPE(); String columntype1 = entity.getCOLUMNTYPE(); if (columntype.equals(columntype1)) { test2.add(entity); } } } } }优化代码

你可以优化上述代码，减少循环嵌套和提高效率。以下是一种可能的优化方法： java List<HomeEntity> test = homeDao.test(); List<HomeEntity> test1 = modelRuleDao.test(); List<HomeEntity> test2 = new ...

public static String getClassName(Class clazz){ return clazz.getName(); } /** * 获取Entity注解中的表名 */ public static String getTableName(Class clazz){ if (clazz.isAnnotationPresent(Entity.class)){ Entity entity = (Entity) clazz.getAnnotation(Entity.class); return entity.name(); } else { System.out.println("缺少Entity注解"); return null; } } /** * 获取主键属性和对应的字段 */ public static Map<String, String> getIdMapper(Class clazz){ boolean flag=true; Map<String, String> map = new HashMap<>(); Field[] fields = clazz.getDeclaredFields(); for (Field field:fields){ if (field.isAnnotationPresent(Id.class)){ flag=false; String fieldName = field.getName(); if (field.isAnnotationPresent(Column.class)){ Column column = field.getAnnotation(Column.class); String columnName = column.name(); map.put(fieldName,columnName); break; } else { System.out.println("缺少Column注解"); } } } if (flag){ System.out.println("缺少Id注解"); } return map; }

这段代码是用来获取实体类对应的表名和主键属性以及对应的字段名的。其中，getClassName方法用来获取类的全限定名，getTableName方法用来获取实体类对应的表名，getIdMapper方法用来获取主键属性和对应的字段名。...

public enum NaturalResourcesEnum { TDDLTB("td_dltb", TdDltb.class), TDGDDB("td_gddb", TdGddb.class), GDZLDJ("gd_zldj", GdZldj.class) ; private String tablename; private Class aClass; NaturalResourcesEnum(String tablename, Class aClass) { this.tablename = tablename; this.aClass = aClass; }Class<T> tableClass = NaturalResourcesEnum.getTableClass(dto.getTablename()); QueryWrapper<?> wrapper = Wrappers.query(); wrapper.likeRight("adcd",dto.getAdcd()); List<Map> map = this.baseMapper.naturalResourcesPageList(dto.getTablename(), wrapper); List<Map> transferMapList = new ArrayList<>(); //将有下划线的转驼峰 map.forEach(x ->{ Map transferMap = MapUtil.formatHumpName(x); transferMapList.add(transferMap); }); List<Map>怎么将枚举对应的实体类把List<Map>转为List<实体类>

可以使用Java的反射机制，通过枚举中存储的实体类的Class对象来进行实例化，然后再将List<Map>中的数据逐个转化为实体类对象，并添加到List<实体类>中。以下是示例代码： public List<T> ...

result = list.stream().map(RbaseTableDispatch::getTableName).collect(Collectors.toList())解释一下这段代码

这段代码使用了Java8的Stream API来操作一个名为list的列表，具体...其中，RbaseTableDispatch::getTableName可以写成x -> x.getTableName()的形式，表示对Stream中的每一个元素x都调用getTableName()方法。
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资源摘要信息:"点云二值化测试数据" 知识点： 一、点云基础知识 1. 点云定义：点云是由点的集合构成的数据集，这些点表示物体表面的空间位置信息，通常由三维扫描仪或激光雷达(LiDAR)生成。 2. 点云特性：点云数据通常具有稠密性和不规则性，每个点可能包含三维坐标(x, y, z)和额外信息如颜色、反射率等。 3. 点云应用：广泛应用于计算机视觉、自动驾驶、机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域。 二、二值化处理概述 1. 二值化定义：二值化处理是将图像或点云数据中的像素或点的灰度值转换为0或1的过程，即黑白两色表示。在点云数据中，二值化通常指将点云的密度或强度信息转换为二元形式。 2. 二值化的目的：简化数据处理，便于后续的图像分析、特征提取、分割等操作。 3. 二值化方法：点云的二值化可能基于局部密度、强度、距离或其他用户定义的标准。 三、点云二值化技术 1. 密度阈值方法：通过设定一个密度阈值，将高于该阈值的点分类为前景，低于阈值的点归为背景。 2. 距离阈值方法：根据点到某一参考点或点云中心的距离来决定点的二值化，距离小于某个值的点为前景，大于的为背景。 3. 混合方法：结合密度、距离或其他特征，通过更复杂的算法来确定点的二值化。 四、二值化测试数据的处理流程 1. 数据收集：使用相应的设备和技术收集点云数据。 2. 数据预处理：包括去噪、归一化、数据对齐等步骤，为二值化处理做准备。 3. 二值化：应用上述方法，对预处理后的点云数据执行二值化操作。 4. 测试与验证：采用适当的评估标准和测试集来验证二值化效果的准确性和可靠性。 5. 结果分析：通过比较二值化前后点云数据的差异，分析二值化效果是否达到预期目标。 五、测试数据集的结构与组成 1. 测试数据集格式：文件可能以常见的点云格式存储，如PLY、PCD、TXT等。 2. 数据集内容：包含了用于测试二值化算法性能的点云样本。 3. 数据集数量和多样性：根据实际应用场景，测试数据集应该包含不同类型、不同场景下的点云数据。 六、相关软件工具和技术 1. 点云处理软件：如CloudCompare、PCL（Point Cloud Library）、MATLAB等。 2. 二值化算法实现：可能涉及图像处理库或专门的点云处理算法。 3. 评估指标：用于衡量二值化效果的指标，例如分类的准确性、召回率、F1分数等。 七、应用场景分析 1. 自动驾驶：在自动驾驶领域，点云二值化可用于道路障碍物检测和分割。 2. 三维重建：在三维建模中，二值化有助于提取物体表面并简化模型复杂度。 3. 工业检测：在工业检测中，二值化可以用来识别产品缺陷或确保产品质量标准。 综上所述，点云二值化测试数据的处理是一个涉及数据收集、预处理、二值化算法应用、效果评估等多个环节的复杂过程，对于提升点云数据处理的自动化、智能化水平至关重要。
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