Groovy高效编程——‘匕首方法’的使用

51CTO开发技术指南
最新推荐文章于 2017-04-24 11:06:21 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

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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 2267
 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...
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GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
lv_0_20251125195629.mp4
numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
DriverBooster12pro
Java8与Java21切换方法[项目代码]
11-25
本文介绍了如何通过设置环境变量实现Java8与Java21版本的自由切换，避免反复卸载安装。具体步骤包括分别安装Java8和Java21，设置JAVA_HOME环境变量指向所需版本，并调整Path变量中的路径顺序。此外，还提供了版本切换失效的解决方法，如重新打开cmd窗口或调整Path中路径的优先级。最后，文章提到了残留问题，如javac -version显示旧版本及java -version始终显示8版本的情况。
Groovy编程技巧：探索高效匕首方法
在Groovy编程中，为了提升开发效率，语言设计者引入了一系列简洁而强大的方法，这些方法通常被称为“匕首方法”，因为它们小巧且功能强大。本文将深入探讨其中的一些常用方法，帮助Java开发者更好地理解和利用Groovy...
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