when { aHeadsUp != bHeadsUp -> if (aHeadsUp) -1 else 1 // Provide consistent ranking with headsUpManager aHeadsUp -> headsUpManager.compare(a, b) aIsFsn != bIsFsn -> if (aIsFsn) -1 else 1 usePeopleFiltering && aPersonType != bPersonType -> peopleNotificationIdentifier.compareTo(aPersonType, bPersonType) // Upsort current media notification. aMedia != bMedia -> if (aMedia) -1 else 1 // Upsort PRIORITY_MAX system notifications aSystemMax != bSystemMax -> if (aSystemMax) -1 else 1 aIsHighPriority != bIsHighPriority -> -1 * aIsHighPriority.compareTo(bIsHighPriority) aRank != bRank -> aRank - bRank else -> nb.notification.`when`.compareTo(na.notification.`when`) } 请转为java

时间: 2024-02-10 22:13:11 浏览: 136
这段代码是 Kotlin 语言的代码,可以转化为 Java 语言的代码,如下所示: ``` Comparator<StatusBarNotification> notificationComparator = new Comparator<StatusBarNotification>() { @Override public int compare(StatusBarNotification a, StatusBarNotification b) { boolean aHeadsUp = isHeadsUp(a); boolean bHeadsUp = isHeadsUp(b); boolean aIsFsn = isForegroundService(a); boolean bIsFsn = isForegroundService(b); boolean aMedia = isMediaNotification(a); boolean bMedia = isMediaNotification(b); boolean aSystemMax = a.getNotification().priority == Notification.PRIORITY_MAX; boolean bSystemMax = b.getNotification().priority == Notification.PRIORITY_MAX; boolean aIsHighPriority = a.getNotification().priority >= Notification.PRIORITY_HIGH; boolean bIsHighPriority = b.getNotification().priority >= Notification.PRIORITY_HIGH; int aRank = getRank(a); int bRank = getRank(b); int result = 0; if (aHeadsUp != bHeadsUp) { result = aHeadsUp ? -1 : 1; } else if (aHeadsUp) { result = headsUpManager.compare(a, b); } else if (aIsFsn != bIsFsn) { result = aIsFsn ? -1 : 1; } else if (usePeopleFiltering && a.getNotification().extras != null && b.getNotification().extras != null) { String aPersonType = a.getNotification().extras.getString(EXTRA_PEOPLE_TYPE); String bPersonType = b.getNotification().extras.getString(EXTRA_PEOPLE_TYPE); if (aPersonType != null && bPersonType != null && !aPersonType.equals(bPersonType)) { result = peopleNotificationIdentifier.compareTo(aPersonType, bPersonType); } } if (result == 0) { if (aMedia != bMedia) { result = aMedia ? -1 : 1; } else if (aSystemMax != bSystemMax) { result = aSystemMax ? -1 : 1; } else if (aIsHighPriority != bIsHighPriority) { result = -1 * Boolean.compare(aIsHighPriority, bIsHighPriority); } else if (aRank != bRank) { result = aRank - bRank; } else { result = Long.compare(b.getNotification().when, a.getNotification().when); } } return result; } }; ```
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ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[20], line 1 ----> 1 fpr, tpr, _ = metrics.roc_curve(test_y, y_pre) 2 plt.plot(fpr, tpr) File D:\anaconda\envs\zuoye\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py:992, in roc_curve(y_true, y_score, pos_label, sample_weight, drop_intermediate) 904 def roc_curve( 905 y_true, y_score, *, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True 906 ): 907 """Compute Receiver operating characteristic (ROC). 908 909 Note: this implementation is restricted to the binary classification task. (...) 990 array([1.8 , 0.8 , 0.4 , 0.35, 0.1 ]) 991 """ --> 992 fps, tps, thresholds = _binary_clf_curve( 993 y_true, y_score, pos_label=pos_label, sample_weight=sample_weight 994 ) 996 # Attempt to drop thresholds corresponding to points in between and 997 # collinear with other points. These are always suboptimal and do not 998 # appear on a plotted ROC curve (and thus do not affect the AUC). (...) 1003 # but does not drop more complicated cases like fps = [1, 3, 7], 1004 # tps = [1, 2, 4]; there is no harm in keeping too many thresholds. 1005 if drop_intermediate and len(fps) > 2: File D:\anaconda\envs\zuoye\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py:749, in _binary_clf_curve(y_true, y_score, pos_label, sample_weight) 747 y_type = type_of_target(y_true, input_name="y_true") 748 if not (y_type == "binary" or (y_type == "multiclass" and pos_label is not None)): --> 749 raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) 751 check_consistent_length(y_true, y_score, sample_weight) 752 y_true = column_or_1d(y_true) ValueError: multiclass format is not supported

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