第九天Java基础(Stream流)

润乾报表+AI Copilot:三万预算打造企业级智能分析系统 报表系统正从静态配置迈向AI驱动的动态分析契约,其核心在于将自然语言意图实时转化为可信、可审计、可执行的数据分析结果。这依赖于底层报表引擎的可编程性与AI工作流的分层协同——意图理解需轻量模型保障低延迟与高准确率,逻辑生成需领域微调大模型结合知识图谱,执行反馈则必须深度集成报表API实现SQL校验、模板动态组装与结果结构化输出。润乾报表凭借Java原生架构、全生命周期Hook机制及.cpt模板的代码化能力,成为少数能承载此类AI增强能力的企业级底座。本文聚焦中小型企业真实落地路径,详解如何以可控成本构建具备 阅读详情

第九天Java基础(Stream流)

1. Stream流

解决集合和数组的遍历问题
在这里插入图片描述

1.1 获取流

1.所有的colletion集合都可以,使用stream流

		//1.list集合
        List<String> list = new ArrayList<>();
        Stream<String> stream = list.stream();
        //2.set集合
        Set<String> set = new HashSet<>();
        Stream<String> stream1 = set.stream();
        //3.map集合方式一
        Map<String,String> map = new HashMap<>();
        Set<String> strings = map.keySet();
        Stream<String> stream2 = strings.stream();
        //3.map集合方式二
        Set<Map.Entry<String, String>> entries = map.entrySet();
        Stream<Map.Entry<String, String>> stream3 = entries.stream();

2.Stream中提供的静态方法of(…);参数可变,也可以传递数组

Integer []i = {1,2,3,4,5};
        Stream<Integer> i1 = Stream.of(i);

1.2 常用的方法

1.forEach(Consumer接口);//遍历、Consumer属于消费型接口、没有返回值、所以forEach方法属于终结方法、参数可以使用Lambda表达式书写。
非终结方法(终结)

Stream<String> stream = Stream.of("A","B","C");
stream.forEach((name)->System.out.prinln(name))

2.filter(Predicate);//过滤,Predicate属于元素判断型接口,有返回值,所以属于非终结方法(延迟)

public static void main(String[] args) {
        ArrayList<String> arr = new ArrayList<>();
        arr.add("张无忌");
        arr.add("张三丰");
        arr.add("曾阿牛");
        arr.add("张大头");
        arr.stream().filter(name -> name.startsWith("张"))//1.对“张”进行筛选
                .filter(name->name.length()==3)//2.对长度为3的进行筛选
                .forEach(name-> System.out.println(name));
    }

3.map();\映射、类型转化(延迟)

Stream<String> stream = Stream.of("1","1","1","2");//将一个String类型的数组
        Stream<Integer> stream1 = stream.map((String s) -> {
            return Integer.parseInt(s);//转化为Integer类型
        });

4.count();//方法统计元素个数,返回lang类型数据,(终结)
5.limit(long n);//取用前几个,截取前几个元素,(延迟)
6.skip(long n);//跳过前几个元素,截取后面的。(延迟)
7.concat(Stream a,Stream b);//组合两个Stream,返回一个新的Stream 流。静态的方法,可以使用类名调用。

1.3 特点

属于管道流,第一个流调用方法后,进入第二流,第一个流就关闭了,就像流水线

练习:
one集合中抽取长度为3的元素放入one1集合中,
one1集合抽取前三个放入one2集合中。
tow集合中抽取开头为”张“的元素放入tow1集合中,
tow1集合抽取三后面的元素放入tow2集合中。
one2加tow2集合产生新集合,集合转化为对象集合

1.普通for循环

ArrayList<String> one = new ArrayList<>();
        one.add("艾AA");
        one.add("曾大爷");
        one.add("逻辑");
        one.add("丁怡");
        one.add("云天明");
        one.add("刘慈欣");
        one.add("张云雷");
        ArrayList<String> one1 = new ArrayList<>();
        for (String name:
                one) {
            if (name.length()==3){
                one1.add(name);
            }
        }
        ArrayList<String> one2 = new ArrayList<>();
        for (int i = 0 ; i < 3;i++) {
            one2.add(one1.get(i));
        }
        ArrayList<String> tow = new ArrayList<>();
        tow.add("张二大爷");
        tow.add("张三");
        tow.add("张无忌");
        tow.add("李云迪");
        tow.add("尼古拉斯赵四");
        tow.add("云天明");
        ArrayList<String> tow1 = new ArrayList<>();
        for (String s : tow) {
            if(s.startsWith("张")){

                tow1.add(s);
            }
        }
        ArrayList<String> tow2 = new ArrayList<>();
        for(int i=0 ; i < 3 ; i++){
            tow2.add(tow1.get(i));
        }
        ArrayList<Penter> three = new ArrayList<>();
        for (String s : one2) {
            three.add(new Penter(s));
        }
        for (String s : tow2) {
            three.add(new Penter(s));
        }

        for (Penter penter : three) {
            String string = penter.toString();
            System.out.println(string);
        }

    }

2.Stream流

 ArrayList<String> one = new ArrayList<>();
        one.add("艾AA");
        one.add("曾大爷");
        one.add("逻辑");
        one.add("丁怡");
        one.add("云天明");
        one.add("刘慈欣");
        one.add("张云雷");
        Stream<String> limitA = one.stream().filter((name) -> name.length() == 3).limit(3);

        ArrayList<String> tow = new ArrayList<>();
        tow.add("张二大爷");
        tow.add("张三");
        tow.add("张无忌");
        tow.add("李云迪");
        tow.add("尼古拉斯赵四");
        tow.add("云天明");
        tow.add("张四");
        tow.add("张五忌");
        Stream<String> limitB = tow.stream().filter((name) -> name.startsWith("张")).skip(3);

        Stream<String> concat = Stream.concat(limitA, limitB);
        concat.map((name)->new Penter(name)).forEach((name)-> System.out.println(name));
【多媒体处理】基于C++与Qt的短视频智能裁剪系统:FFmpeg驱动的横竖屏转换与预览解决方案 项目介绍 基于C++、Qt与FFmpeg的短视频横竖屏智能裁剪与预览系统设计与实现(含模型描述及部分示例 内容概要:本文介绍了一个基于C++、Qt与FFmpeg的短视频横竖屏智能裁剪与预览系统的设计与实现。系统通过构建完整的视频处理闭环,实现了从视频读取、解码、内容分析、智能裁剪到实时预览和重新编码的全流程处理。核心架构分为五个层次:媒体输入与标准化层利用FFmpeg完成视频解复用与解码,并统一帧格式;视觉重要区域分析层通过显著性检测、边缘强度、颜色差异和运动信息识别画面中的主体区域;时序跟踪与轨迹稳定层采用卡尔曼滤波或指数平滑技术对主体位置进行连续优化,确保裁剪窗口在时间维度上的稳定性;比例约束与裁剪决策层根据目标宽高比和主体位置求解最优裁剪框,兼顾内容保留与画面合规;预览、导出与任务控制层基于Qt实现双画面同步预览、参数配置和导出控制,保障交互流畅性。项目还提供了模拟数据生成功能,可批量生成五万条包含分辨率、主体位置、运动速度、覆盖率等字段的结构化样本,支持算法验证与模型训练。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉Qt图形界面开发和FFmpeg多媒体处理技术的中高级研发人员,尤其适用于从事视频处理、智能编辑、自动化内容生产等相关领域的开发者或科研人员。; 使用场景及目标:①解决短视频在横竖屏转换过程中因固定裁剪导致的主体丢失问题,提升内容保留能力;②实现高效稳定的智能裁剪算法原型开发与性能测试;③构建可扩展的视频处理系统框架,支持后续集成人脸检测、人体识别或深度学习模型;④为算法优化提供标准化数据集,支持回归测试与质量评估。; 阅读建议:此资源不仅包含完整的技术架构设计和核心代码示例,还强调工程实践中对资源管理、线程安全、性能优化和异常处理的关注。建议读者结合代码实现深入理解各模块间的协作机制,并尝试替换分析器或调整平滑策略以验证不同算法效果。同时推荐运行数据生成模块,用于训练模型或开展量化对比实验。 立即下载

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