Groovy高效编程——‘匕首方法’的使用

最新推荐文章于 2022-06-26 15:51:00 发布
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#groovy #编程

本文提供了一个关于开发技术的综合指南，涵盖了从基本概念到高级应用的多个方面，旨在帮助开发者更好地理解和掌握各种技术要点。

 http://developer.51cto.com/art/200710/58074.htm

Groovy高效编程
03-07
在《Groovy高效编程》一文中，作者深入探讨了一系列被称为“匕首方法”的技巧，这些方法因其短小精悍的特点而得名，旨在帮助开发者更高效地编写代码。下面我们将逐一解析这些方法，理解它们如何提升Groovy编程的效率...
Groovy编程实战指南：从入门到精通
08-21
本书《Programming Groovy》不仅是关于Groovy语言的教程，更是学习元对象编程、使用模拟对象进行单元测试及领域特定语言（DSLs）高级概念的绝佳资源。它帮助开发者快速掌握Groovy的动态特性，提高编程效率。书中详细...
转载：Groovy高效编程——‘匕首方法’的使用
iteye_6293的博客
08-26 312
原文：http://www.blogjava.net/BlueSUN/archive/2007/08/26/139460.htmlGroovy提供了许多‘匕首方法’（匕首，短小精悍也～如each，eachWithIndex，any，every，grep，join，sort，find，findAll，collect，groupBy，inject，reverse，unique，max，min，coun...
Groovy 匕首方法
m0_58806933的博客
06-26 328
Groovy 匕首方法
groovy匕首方法
唯爱双鱼的天蝎
04-24 694
//匕首方法 //each //遍历list def list=['a','b','c'] list.each{e-> println e } //遍历map,注意map是方括号 def map=[name:"张三",age:19] map.each{k,v-> println "$k:$v" } //eachWithIndex,带index的each def list=['a','b','c']
编程匕首Editplus
shellching的专栏
07-23 2268
 总结EditPlus 3.10特点：（后面星号表示该功能使用频度或喜欢程度）（*   用得很少或该功能不符合自己的意愿）（**  偶尔用用，该功能一般）（*** 经常用，该功能很好）（****每次写代码都必用，该功能太棒了）1、可以自定义文档模板；2、if while等固定格式自动完成功能；  ***3、语法着色，可自定义；    ***4、显示行号，有代码折叠；   ***5、括号
Groovy高效编程——‘匕首方法‘
渣
08-04 676
iLife's 博客http://blog.youkuaiyun.com/fei1502816 Groovy提供了许多‘匕首方法’（匕首，短小精悍也～如each，eachWithIndex，any，every，grep，join，sort，find，findAll，collect，groupBy，inject，reverse，tokenize, unique，max，min，count，s
Groovy的高效匕首方法：提升开发效率
Groovy高效编程是一篇关于Groovy语言的文章，特别强调了其提供的一系列“匕首方法”，这些方法在提升开发者工作效率方面具有显著作用，但往往容易被Java开发者所忽视。本文主要介绍了几个Groovy中常用的高效编程特性...
Groovy 2编程实战指南
08-18
本书《Groovy 2编程实战指南》提供了超过90个实用的编程解决方案，旨在帮助开发人员应对日常编程挑战。书中涵盖了从基础到高级的各种主题，包括Web服务交互、元编程、并发编程以及测试等内容。特别地，本书强调了...
Groovy基础总结
lishuiqing的专栏
04-29 759
最近因为工作需要，接触groovy，很好的语言。以前学习过python，感觉没有用到的地方，现在用groovy有了深入学习的理由，和java的无缝衔接技术。   入门很简单，而且做了一个小脚本，比较几个数据库的表结构，将结果保存在excel中，用groovy代码才不到1K行，使用了POI，derby，oralce数据库等。不用创建很罗嗦的pojo，太好了。   这里就先整理一下基础的gro...
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
11-26
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究，重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法，并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例，展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外，文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景，强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员，尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者； 使用场景及目标：①学习遗传算法及其他智能优化算法（如粒子群、蜣螂优化、NSGA等）在任务调度中的设计与实现；②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用；③获取多领域（如微电网、无人机、车间调度）的算法复现与创新思路； 阅读建议：建议按目录顺序系统浏览，重点关注算法原理与代码实现的对应关系，结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现，同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）.pptx
11-26
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）
微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
11-26
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制，提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性，有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型，并通过Matlab代码实现算法仿真，验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能，相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群：具备一定电力系统或优化算法基础，从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计；②作为新型智能优化算法的研究与改进基础，用于解决复杂的多目标工程优化问题；③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式，并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验，以掌握算法的适应性与调参技巧。
物联网基于ESP32与MQTT的温湿度监控系统设计：小程序端实时数据显示与历史趋势分析
11-26
内容概要：本文介绍了一个基于ESP32、MQTT协议和微信小程序的温湿度远程监控系统，涵盖硬件端（ESP32与DHT系列传感器）、云端（MQTT消息 broker）以及小程序前端的完整实现方案。系统通过ESP32采集温湿度数据，利用WiFi连接将数据经由MQTT协议发布至服务器；小程序订阅相应主题，实现实时数据显示、历史趋势绘图、设备状态监测等功能，并支持手动刷新与断线自动重连机制。代码示例包括ESP32的WiFi与MQTT连接、传感器数据读取与上传，以及小程序的页面结构、逻辑控制和图表绘制。系统具备良好的可扩展性和实用性，适用于物联网远程监控场景。; 适合人群：具备嵌入式开发基础和前端开发经验，熟悉C++和JavaScript语言，从事物联网项目开发1-3年的工程师或爱好者； 使用场景及目标：①实现对环境温湿度的远程实时监控；②学习MQTT协议在物联网通信中的应用；③掌握ESP32与微信小程序的联动开发方法；④构建完整的前后端一体化物联网解决方案； 阅读建议：建议读者结合硬件实际操作，部署MQTT服务器并调试通信流程，重点关注数据格式一致性、网络稳定性处理及小程序图表性能优化，同时注意启用TLS加密以提升系统安全性。
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文档主要围绕电力系统潮流计算，重点介绍了基于Matlab实现的5节点系统潮流计算方法，采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文中详细阐述了两种方法的数学模型、迭代流程及收敛特性，并通过Matlab代码实现具体案例分析，帮助读者理解电力系统潮流计算的基本原理与编程实现过程。同时，文档还提到了其他相关电力系统与优化算法的研究主题，构成一个综合性科研资源集合。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的电气工程专业学生、研究生及从事电力系统分析与优化的科研人员。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法与PQ分解法在潮流计算中的应用差异与实现细节；②通过Matlab编程实践提升对电力系统稳态分析的理解；③为后续研究电力系统优化、状态估计、配电网重构等问题提供算法基础和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试运行，深入理解算法每一步的物理意义，同时可参考文中提及的其他相关案例拓展应用场景，加强理论与实践的结合。
MATLAB Special Heatmap-Matlab资源
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