Stream流

本文介绍了JavaStream流的概念,包括其特点如不存储元素、延迟执行和不变性,以及如何使用Stream进行数据源的排序操作,如对UserDO对象按生日降序排列,同时处理null值。

一、Stream流

1.1、概述

        Stream流是数据渠道,用于操作数据源(集合、数组等)所生成的元素序列,集合讲的是数据,流讲的是计算!

1.2、特点 

(1)Stream 自己不会存储元素;
(2)Stream 不会改变源对象。相反,它会返回一个持有结果的新Stream。
(3)Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。

1.3、阶段

(1)创建一个Stream:一个数据源(数组、集合);
(2)中间操作:一个中间操作,处理数据源数据;
(3)终止操作:一个终止操作,执行中间操作链,产生结果;
源头===>中间流水线===>结果

1.4、案例

/**
 * Stream对日期进行降序排序,日期如果为null,排在第一位
 * 参考:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_49114503/article/details/123273054
 */
@Test
public void test1() {
	List<UserDO> beforeUserDOS = new ArrayList<>();
	UserDO u1 = new UserDO(1L,"张三", LocalDate.of(2000,2,5));
	UserDO u2 = new UserDO(2L,"李四",LocalDate.of(2000,3,8));
	UserDO u3 = new UserDO(3L,"王五",LocalDate.of(2001,1,2));
	UserDO u4 = new UserDO(4L,"赵六");
	UserDO u5 = new UserDO(5L,"赵六",LocalDate.of(2008,1,1));
	beforeUserDOS.addAll(Arrays.asList(u1,u2,u3,u4,u5));
	System.out.println("排序前:" + JSON.toJSONString(beforeUserDOS));

	List<UserDO> afterUserDOS = beforeUserDOS.stream().sorted(
			Comparator.comparing(UserDO::getBirthday,Comparator.nullsFirst(Comparator.naturalOrder())).reversed()).collect(Collectors.toList()
	);
	System.out.println("排序后:" + JSON.toJSONString(afterUserDOS));
}

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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