JAVA中对list使用stream对某个字段求和

从病毒分析到安全研究:手把手教你用OD破解加壳程序的反调试机制 本文深入探讨了如何识别并绕过加壳程序的反调试机制,特别是针对使用IsDebuggerPresent等API检测的防护手段。通过实战案例和工具链配置,详细介绍了逆向工程中的关键技巧,包括内存补丁、硬件断点定位OEP等,帮助安全研究人员有效突破软件保护技术。 阅读详情
//1.对int类型list进行求和
Integer[] integerArray = {1, 3, 5, 10, 18};

List<Integer> list = new ArrayList<>(Arrays.asList(integerArray));

IntSummaryStatistics summaryStatistics = list.stream().mapToInt((s) -> s).summaryStatistics();
System.out.println("总和:" + summaryStatistics.getSum());
System.out.println("平均数:" + summaryStatistics.getAverage());
System.out.println("总个数:" + summaryStatistics.getCount());
System.out.println("最大值:" + summaryStatistics.getMax());
System.out.println("最小值:" + summaryStatistics.getMin());



//2.对list中的对象某个数值字段求和
List<User> userList = new ArrayList<>();
User user1 = new User();
user1.setAge(10);
userList.add(user1);
User user2 = new User();
user2.setAge(20);
userList.add(user2);
//写法1
int ageSum = userList.stream().collect(Collectors.summingInt(User::getAge));
System.out.println("年龄总和 :" + ageSum);
//写法2
int ageSumTwo = userList.stream().mapToInt(User::getAge).sum();
System.out.println("年龄总和2: " + ageSumTwo);


//3.对list中对象某个BigDecimal字段求和
 List<Lpn> lpnList = service.selectInvGroupBId(containerId());
 BigDecimal totalSku = 
             lpnList.stream().map(Lpn::getQty).reduce(BigDecimal.ZERO,BigDecimal::add);

 

从传感器到执行-智能家居 Agent 的感知-决策-执行闭环 本文提出了一种面向智能家居的感知型Agent架构,通过"感知-决策-执行"的闭环系统实现智能化控制。感知模块整合多源传感器数据,决策模块基于规则或机器学习模型生成控制策略,执行模块完成设备操作。系统能够实时监测环境参数和用户状态,自动调节温度、照明等设备,提升家居舒适度。该架构可扩展为多模态感知与强化学习相结合的智能系统,为智慧家居发展提供技术基础。 阅读详情

相关推荐

WOFOST模型参数调优实战:从‘跑不通’到‘预测准’的避坑指南

本文详细介绍了WOFOST模型参数调优的实战技巧,帮助用户从模型报错诊断到参数敏感性分析,再到土壤-作物参数联调策略,逐步解决‘跑不通’到‘预测准’的问题。通过Python和PCSE工具,提供参数扰动测试模板和关键参数优先级矩阵,助力作物模型的高效校准与预测。

weixin_32597009的博客 621

LIST集合中的某个元素的求和

List<User> userlist = userService.findAll(); Integer sum= userlist .stream().collect(Collectors.summingInt(User::getAge)); package com.example.list_test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * 描述:ListTest3 * * @author 何志鹏 * @

weixin_43167662的博客 1万+

从零构建边缘AI数据管道:K230+ESP8266的物联网实践指南

本文详细介绍了如何利用K230开发板和ESP8266模块构建高可靠性的边缘AI数据管道,特别针对智能农业监测场景。通过完整的系统架构设计、AI模型部署、低功耗通信优化和云端集成方案,为开发者提供了一套可落地的物联网实践指南,重点解决了边缘计算环境下的数据传输稳定性和能效管理问题。

j2k3l4的博客 871

Java-List集合字段求和函数

文章目录一、FunctionCustom通用求和函数使用示例二、求和函数 一、FunctionCustom通用求和函数使用示例 特点: 简化代码量 防止集合及值的空指针 // 实例化函数 FunctionCustom<GetSalesDataReportsServiceOutputDto> functionCustom = new FunctionCustom<>(); //使用-》对 clueTodayCount 值求和 functionCustom.functionListL

KevinLiu 4752

GD32F303驱动WS2812B灯带:用TIMER+PWM+DMA解放CPU,实现流畅灯效(附完整代码)

本文详细介绍了基于GD32F303的TIMER+PWM+DMA全自动控制方案,用于高效驱动WS2812B灯带。通过硬件外设协同工作,该方案不仅解放了CPU资源,还能实现复杂的灯光效果,如渐变、流水等。文章提供了完整的代码实现和性能优化技巧,适合嵌入式开发者参考。

weixin_42561143的博客 379

英特尔SVS:十亿级向量搜索的硬件优化与LVQ压缩实战

向量搜索作为处理高维嵌入数据的核心技术,其核心原理是通过近似最近邻(ANN)算法在海量数据中快速找到相似项,以解决传统暴力搜索在规模上的瓶颈。这项技术的核心价值在于为推荐系统、图像检索、自然语言处理等AI应用提供高效的相似性匹配能力,尤其在RAG架构中成为连接非结构化数据与大语言模型的关键基础设施。面对十亿级数据带来的内存与算力挑战,局部自适应向量量化(LVQ)等压缩技术通过减少存储开销并保持精度,而硬件层面的深度优化则利用AVX-512等指令集大幅提升计算效率。本文聚焦于英特尔开源的Scalable Ve

weixin_42526310的博客 552

java List里对象某属性的求和

1.计算一个number类型的List对象总和 Integer[] integerArray = {1, 3, 15, 10, 16}; List<Integer> list = new ArrayList<>(Arrays.asList(integerArray)); IntSummaryStatistics summaryStatistics = list.stream().mapToInt((s) -> s).summaryStatistics(); System.o.

天蝎尚雪的博客 1万+

从Zemax到Speos:HUD设计数据无缝迁移避坑指南(含STEP文件精度验证)

本文详细介绍了从Zemax到Speos的HUD设计数据无缝迁移方法,重点解决Zernike曲面参数保真、虚拟厚度设置和坐标系对齐等核心问题。通过STEP文件精度验证和工程化解决方案,帮助工程师避免数据迁移中的常见陷阱,提升HUD系统设计效率。适用于Ansys Zemax和Ansys Speos用户,优化光学性能验证流程。

h6i7j8的博客 1063

java中使用stream流将list集合中某一BigDecimal字段求和

java中使用stream流将list集合中某一BigDecimal字段求和 aa.getPrice()是list的泛型实体中的字段 list.stream().map(aa -> aa.getPrice()).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);

weixin_41677422的博客 1万+

Go基础:一文掌握Go语言网络编程

Go语言凭借强大的标准库和原生并发支持,非常适合网络编程开发。文章介绍了Go语言在网络编程中的核心概念和应用场景,包括TCP、UDP和HTTP等协议的具体实现方法。主要内容包括:1)网络编程核心概念(Listener、Conn、Addr等);2)TCP服务器/客户端的实现流程与示例代码;3)UDP无连接通信的实现方式;4)利用net/http包构建HTTP服务。文章通过详细的代码示例展示了如何利用Go的Goroutine和Channel特性高效处理网络连接,并强调了连接管理的最佳实践。

数据知道的博客 5512

AMDGPU驱动中Doorbell与Event机制简要对比

摘要:AMDGpu驱动中,Doorbell和Event是两种异步通知机制。Doorbell是CPU→GPU的单向硬件通知,通过写MMIO寄存器触发GPU拉取任务,延迟低且无需内核介入,适用于队列任务提交。Event是GPU→CPU的双向同步通知,基于中断和内核事件对象,支持阻塞等待,用于任务完成或异常上报。核心区别在于方向、用途和实现方式:Doorbell侧重任务触发,Event侧重状态反馈。两者配合实现高效的任务下发与完成通知流程。

图形/计算GPU的驱动与虚拟化技术分享园地 1850

开发避坑指南(46):Java Stream 对List的BigDecimal字段进行求和

对int,long类型的数据求和直接用stream().mapToInt()、stream().mapToDouble(),可是没有stream().mapToBigDecimal()这样的方法,那么如何用stream对List的BigDecimal字段进行求和?

真战 644

LoveSQL

LoveSQL(SQL注入详解) 1、根据题目,显然想到的是sql注入漏洞,直接尝试万能密码 2、此时url构造,查看字段数 /check.php?username=admin' order by 3%23&password=1 # 存在 /check.php?username=admin' order by 4%23&password=1 # 报错 因此,得到总共有三个字段数 注意:url中不能用#,应该用url编码%23 3、用union来查询测试注入点,查看回显点

lunan的博客 1562

Java8 stream 遍历对象 List 对某一字段求和

【代码】Java8 stream 遍历对象 List 对某一字段求和。

tonglingtou1875的博客 8368

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

开发避坑指南(49):Java Stream 对List中的字符串字段求和

总有一些同志把数值型的字段定义成字符串型给你挖坑,那么java中如何用stream对list中的varchar类型的字段求和?

真战 291

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

使用java中的stream,嵌套list根据实体某个字段求和

嵌套list求和,如题 记录一下,搞了半天,积累一下,后续写stream整套的文章 for循环解决 int sum = 0; for (EntityA entityA : list) { for (EntityB entityB : entityA.getEntityBList()) { sum += entityB.getCount(); } } 用stream流解决 int res = list.stream().map(EntityA::getEntityBList)

GEEK-BANANA 2436

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

java中使用stream流将list集合中某一字段求和

list.stream().map(aa -> aa.getPrice()).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); Integer sum= userlist .stream().collect(Collectors.summingInt(User::getAge));

4851

java list stream多字段分组求和示例

java stream list 多字段分组

Dream - to be coder 1797

Java中使用List的Stream流进行分组求和后排序返回结果

Java中使用List的Stream流进行分组求和后排序返回结果

番茄Salad 1644

java中List集合使用新特性Stream流对某个数字类型字段求和的方法

java中List集合使用新特性Stream流对某个数字类型字段求和的方法

LeungChunwai的博客 2360

List对象列表中stream通过多个字段去重生成新列表,求和,排序

List对象列表中通过stream多个字段去重生成新列表,话不多说,直接上代码,两种方式实现多字段去重

chenthe1的专栏 4851

通过stream()方法,一条代码计算List集合中相同字段的结果。

Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream,可以让你以一种声明的方式处理数据。 Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。 Stream API可以极大提高Java程序员的生产力,让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。 这种风格将要处理的元素集合看作一种流, 流在管道中传输, 并且可以在管道的节点上进行处理, 比如筛选, 排序,聚合等。 元素流在管道中经过中间操作(intermediate operation)

向小凯同学学习 1万+

Stream流 | List<List>转成一个List(flatMap)、List转Map(同时防止key重复)、List排序、求和、过滤filter

个人记录 由于本人用的也不是很精通,所有做个记录,方便查阅 快速处理集合 | Java8 新特性 好用的 Stream 好用在哪? 一、例如:有以下实体 二、设置一个list,添加实体数据进去,但是我只想获取其中每个对象的一个字段,以下就能实现 以上新的coinList就是list中每个AllCoinEntity对象的coin字段的值 可参考: https://cloud..........

慌途L 2万+

JAVA8中Stream的用法之最大、最小、平均值、分组、求和、遍历、过滤、排序

JAVA8新特一、根据字段分组根据性别分组效果如图所示二、根据字段求和根据年龄求和效果如图所示三、遍历数据遍历数据效果图四、过滤数据根据年龄字段过滤数据效果五、根据字段求最大最小值根据字段求最大最小值效果图六、根据需求将list转为map根据需求将list转为map效果图七、排序排序效果图八、去重去重效果图 所有的代码均以User对象来做案例,有不对或者错误的地方请各位J友多多担待和指出. 实体类...

huaiyan 2万+

collections求和方法_List使用Stream流进行集合Collection的各种运算汇总:对BigDecimal求和,某个字段的和、最大值、最小值、平均值,字段去重,过滤等...

写Java接口的朋友都知道,Java 8的更新,经常会用到过滤 list 里的数据,本文就对List使用Stream流进行集合Collection的各种运算做一个汇总!优势:Stream 是对集合(Collection)对象功能的增强,它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作,或者大批量数据操作。通常我们需要多行代码才能完成的操作,借助于Stream流式处理可以很简单的实现。各种Stre...

weixin_29002595的博客 2658
上一篇: List使用Iterator遍历的坑
下一篇: mysql自动备份脚本
justdoit_potato
博客等级 码龄11年 44粉丝 80原创
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值