12、JUC:Stream流式计算

本文介绍了一分钟内使用Java Stream API完成特定任务的方法。任务包括筛选符合条件的用户、转换用户名为大写并逆序排序,最终输出一个用户。通过一行代码实现了高效的数据处理。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

12.1、什么是Stream流式计算

大数据: 存储 + 计算

集合、MySQL 本质就是存储东西的;

计算都应该交给流来操作!

在这里插入图片描述

package com.chen.stream;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

/**
 * 题目要求:一分钟内完成此题,只能用一行代码实现
 * 现有5个用户! 筛选:
 * 1、ID 必须是偶数
 * 2、年龄必须要大于23岁
 * 3、用户名转换为大写字母
 * 4、用户名字字母倒着排序
 * 5、只输出一个用户
 */
public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        User u1 = new User(1, "a", 21);
        User u2 = new User(2, "b", 22);
        User u3 = new User(3, "c", 23);
        User u4 = new User(4, "d", 24);
        User u5 = new User(6, "e", 25);
        // 集合就是存储
        List<User> list = Arrays.asList(u1, u2, u3, u4, u5);

        // 计算交给流
        list.stream().filter(u->{return u.getId()%2==0;})
                .filter(u->{return u.getAge()>23;})
                .map(u->{return u.getName().toUpperCase();})
                .sorted((uu1,uu2)->{return uu2.compareTo(uu1);})
                .limit(1)
                .forEach(System.out::println);
    }
}

学习视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1B7411L7tE?p=28

python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这与简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
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