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JAVA8之lambda表达式详解及使用

♀尐吖头ヾ 提交于 2020-11-23 05:39:53
原文:https://blog.csdn.net/jinzhencs/article/details/50748202 lambda表达式详解 一.问题 1.什么是lambda表达式? 2.lambda表达式用来干什么的? 3.lambda表达式的优缺点? 4.lambda表达式的使用场景? 5.lambda只是一个语法糖吗? 二.概念 lambda表达式是JAVA8中提供的一种新的特性,它支持JAVA也能进行简单的“函数式编程”。 它是一个匿名函数,Lambda表达式基于数学中的λ演算得名,直接对应于其中的lambda抽象(lambda abstraction),是一个匿名函数,即没有函数名的函数。 三.先看看效果 先看几个例子: 1.使用lambda表达式实现Runnable package com.lambda; /** * 使用lambda表达式替换Runnable匿名内部类 * @author MingChenchen * */ public class RunableTest { /** * 普通的Runnable */ public static void runSomeThing(){ Runnable runnable = new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("I am

关于 TCP/IP,必知必会的十个问题!

Deadly 提交于 2020-11-22 13:23:21
点击蓝色“Java高级架构”关注我哟 加个“星标”,干货推送! 来源:https://juejin.im/post/6844903490595061767 本文整理了一些TCP/IP协议簇中需要必知必会的十大问题,既是面试高频问题,又是程序员必备基础素养。 TCP/IP十个问题 TCP/IP十个问题 一、TCP/IP模型 TCP/IP协议模型(Transmission Control Protocol/Internet Protocol),包含了一系列构成互联网基础的网络协议,是Internet的核心协议。 基于TCP/IP的参考模型将协议分成四个层次,它们分别是链路层、网络层、传输层和应用层。下图表示TCP/IP模型与OSI模型各层的对照关系。 TCP/IP协议族按照层次由上到下,层层包装。最上面的是应用层,这里面有http,ftp,等等我们熟悉的协议。而第二层则是传输层,著名的TCP和UDP协议就在这个层次。第三层是网络层,IP协议就在这里,它负责对数据加上IP地址和其他的数据以确定传输的目标。第四层是数据链路层,这个层次为待传送的数据加入一个以太网协议头,并进行CRC编码,为最后的数据传输做准备。 上图清楚地表示了TCP/IP协议中每个层的作用,而TCP/IP协议通信的过程其实就对应着数据入栈与出栈的过程。入栈的过程,数据发送方每层不断地封装首部与尾部,添加一些传输的信息

谈谈语音通信中的各种tone

那年仲夏 提交于 2020-11-22 08:32:27
今天谈的这个主题(tone)存在于我们的日常打电话过程中。先举两个场景:1,你拿起固话话筒准备打电话,按电话号码前先从话筒里听到“嗡”的连续音,这叫dial tone(拨号音,表示你可以拨电话号码了),你拨完号码对方振铃后你又听到有规律的“嘟-嘟-”的断续音,这叫ring back tone(回铃音,表示对方已振铃了)。2,你给企业服务号(比如中国移动的10086)打电话,对方叫你按键选择,当你按下键后会听到按键声,这叫DTMF tone(双音多频音)。感觉到它存在于我们日常的打电话过程中了吧。现在我们就从技术的角度谈谈这些tone。 在语音通信中tone主要分两大类:CPT(call progress tone,呼叫过程音)tone和DTMF(dual tone multi frequency,双音多频音)tone。CPT tone存在于通话过程中,主要用于告诉用户目前在什么状态,主要有dial tone(拨号音)/ringback tone(回铃音)/busy tone(忙音)等。CPT tone是单频音,即由一个频率的正弦波形成。CPT tone没有全球统一的标准,而是各个国家有自己的标准,比如中国的标准,欧洲的标准,美国的标准等。下表就是我们国家的标准: 还有其他类型的CPT tone,由于用的相对较少,这里就不一一列出了。相对于CPT tone是单频音,DTMF

使用Cubic Spline通过一组2D点绘制平滑曲线

夙愿已清 提交于 2020-11-21 02:36:55
原文 Draw a smooth curve through a set of 2D points with Cubic Spline I would like to provide you with the code to draw a smooth curve through a set of 2D points with cubic spline. If we have some tabulated function y i =f(x i ) it's easy to get its cubic spline interpolant with some library code. For example, you could use the code from "Numerical Recipes in C, 2-nd Edition" book - proved source of a lot of math algorithms. Cubic spline gives an excellent interpolation in the most cases. Cubic spline is comprised from a sequence of cubic polynomials, so to draw the curve we have to approximate

Uncaught SyntaxError: Invalid Unicode escape sequence异常处理

与世无争的帅哥 提交于 2020-11-19 06:11:45
Uncaught SyntaxError: Invalid Unicode escape sequence异常处理 参考文章: (1)Uncaught SyntaxError: Invalid Unicode escape sequence异常处理 (2)https://www.cnblogs.com/goloving/p/8206437.html 备忘一下。 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/u/4437884/blog/4724172

38 ubuntu/windows双系统安装

偶尔善良 提交于 2020-11-19 05:21:54
0 引言 (1)针对bios 和 uefi引导,安装方式略有不同。 (2)针对nvidia显卡,在安装时需要特殊设置。 1 EasyBCD安装方式介绍-适用于bios引导方式 参考百度经验贴安装即可,链接如下。 https: // jingyan.baidu.com/article/e4d08ffdace06e0fd2f60d39.html 其要点在于修改menu.lst如下。 title Install Ubuntu root (hd0, 0 ) kernel (hd0, 0 )/vmlinuz.efi boot=casper iso-scan/filename=/ubuntu- 14.04 -desktop-amd64.iso locale=zh_CN.UTF- 8 initrd (hd0, 0 )/ initrd.lz title reboot reboot title halt halt # 说明:hd0表示c盘所处的硬盘号,一般电脑只有一个,所以都是hd0;如果有多个硬盘,则根据情况改为hd0、hd1等。 # hd0后面的数字表示C盘在硬盘中的分区顺序,每个人的系统不大一样,不知道的可以在磁盘管理里面看一下, # 本人c盘是第三个分区,因此写为(hd0,2),如果是第一个,写为(hd0,0)即可。 2 u盘启动盘引导安装-bios/uefi均可 (1)制作U盘启动盘

AtCoder Beginner Contest 102

孤街浪徒 提交于 2020-11-19 03:53:59
A - Multiple of 2 and N Time Limit: 2 sec / Memory Limit: 1024 MB Score : 100 100 points Problem Statement You are given a positive integer N N . Find the minimum positive integer divisible by both 2 2 and N N . Constraints 1 ≤ N ≤ 10 9 1≤N≤109 All values in input are integers. Input Input is given from Standard Input in the following format: N N Output Print the minimum positive integer divisible by both 2 2 and N N . Sample Input 1 Copy Copy 3 Sample Output 1 Copy Copy 6 6 6 is divisible by both 2 2 and 3 3 . Also, there is no positive integer less than 6 6 that is divisible by both 2 2 and

刷题

拥有回忆 提交于 2020-11-19 03:51:56
<h2>6月15日</h2> <p class="title">Codeforces Round #158 (Div. 2)</p> <p>A.模拟</p> <p>B.map</p> <p>C.map</p> <p>D.构造</p> <p>E.线段树</p> <p class="title">Croc Champ 2013 – Round 2</p> <p>A.模拟</p> <p>B.状压+dfs</p> <p>C.数学</p> <p>D.概率与期望</p> <p>E.点分治</p> <p class="title">Codeforces Round #146 (Div. 1)</p> <p>A.暴力</p> <p>B.dp</p> <p>C.后缀自动机</p> <p>D.概率与期望</p> <p>E.莫比乌斯反演</p> <h2>6月8日 PKUSC</h2> <p>Codeforces Round #290 (Div. 1)</p> <p>拓扑排序:A.Fox And Names</p> <p>记忆化搜索+map:B. Fox And Jumping</p> <p>dancing link:3074.Sudoku</p> <p>数位dp:3252.Round Numbers</p> <p>模拟:1665.Biker’s Trip Odometer</p> <p>数学:1930

Spring Boot 鉴权之—— springboot2.0.4+mybatis 整合的完整用例

試著忘記壹切 提交于 2020-11-19 00:16:06
自上一篇文章的基础上, Spring Boot 鉴权之—— JWT 鉴权 我做了一波springboot2.0.4+mybatis 的整合。 参考文章: Spring Boot+Spring Security+JWT 实现 RESTful Api 权限控制 源码地址: 码云:https://gitee.com/region/spring-security-oauth-example/tree/master/spring-security-jwt springboot2.0.4+mybatis pom.xml: 这里由于springboot2.0.4没有默认的passwordencoder,也就是说我们登录不能明文登录,所以为了方便期间,我直接使用了数据库。 <!-- https: // mvnrepository.com/artifact/org.apache.commons/commons-lang3 --> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-lang3</artifactId> </dependency> <!-- Spring-Mybatis --> <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>

论文浅尝

[亡魂溺海] 提交于 2020-11-17 03:55:17
论文笔记整理:谭亦鸣,东南大学博士生。 来源:WWW 2020 链接: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3366423.3380114 概述 这篇论文关注的任务是:基于给定文本的“多跳问题生成”(多关系问题)。 作者提出的方法大致可以描述为: 1.基于实体的上下文关系,将分布于文本中的实体融合为一个实体图; 2.通过证据关系及类型,从实体图中抽取子图,构成推理链(同时也获得对应的局部文本信息); 3.基于推理链,构建了一个整合的“生成-评价”网络模型,实现多跳问题的生成。 其中,作者将生成过程(生成器)设计为一个强化了问题句法和语义合理性的seq2seq模型; 在评价方面,作者通过建立一个混合监督学习与强化学习的评价机制,同时用于生成模型的优化。 本工作使用的数据集为:HotpotQA 问题生成方法的主要作用是构建伪训练标注集用于弥补数据集不足的问题。 背景与动机 本工作主要关联的一个NLP是:多跳机器阅读理解:即使机器完全理解文本语义,并回答一般的问题(尤其是需要学习推理)。因此这里的问题生成主要基于包含多实体/关系的文本数据。 从现有的问题生成方法上看: 1. 基于模板的方法受限于手写模板对于问题类型的覆盖能力; 2. 目前的 seq2seq 问题生成方法无法捕获和合成多个句子之间的证据(evidence,本质上,连续的relation)。