Lambda表达式

【CADARXC++】ObjectArx2023 C++ CAD二次开发环境配置笔记 从官网或第三方平台下载以下AUtoCAD2023、VisualStudio2019和ObjectArx2023安装时请注意安装顺序。 阅读详情

1.概述

1.1 为什么学?

  • 能够看懂公司里的代码
  • 大数量下处理集合效率高
  • 代码可读性高
  • 消灭嵌套地狱

1.2 函数式编程思想

主要关注的是对数据进行了什么操作

1.2.1优点
  • 代码简洁 开发快速
  • 接近自然语言 易于理解
  • 易于“并发编程”

2.Lambda表达式

2.1概述

Lambda是JDK8中一个语法糖。他可以对某些匿名内部类的写法进行简化。它是函数式编程思想的一个重要休现。让我们不用关注是什么对象。而是更关注我们对数据进行了什么操作。

2.2 核心原则

可推导可省略

2.3 基本格式

(参数列表)->{代码}
例一
package cn.qzit.test;

import java.util.function.IntBinaryOperator;

public class Lambda1 {
    public static void main(String[] args) {
        // lambda表达式
        int i=calculate((left, right) -> left + right);
        System.out.println(i);

        /*   普通代码
        int i=calculate(new IntBinaryOperator() {
            @Override
            public int applyAsInt(int left, int right) {
                return left + right;
            }
        });
        System.out.println(i);   */
    }
    public static int calculate(IntBinaryOperator operator){
        int a=10;
        int b=20;
        return operator.applyAsInt(a,b);
    }

}

例二
package cn.qzit.test;

import java.util.function.IntPredicate;

public class Lambda2 {
    public static void main(String[] args) {
       //普通写法
        printNum(new IntPredicate() {
            @Override
            public boolean test(int value) {
                return value%2==0;
            }
        });
        //lambda写法
        printNum((int value) ->{return value%2==0;});
        printNum((int value) -> value%2==0);
        printNum(value -> value%2==0);
    }
    public static void printNum(IntPredicate predicate){
        int[] arr={1,2,3,4,5,6,7,8,9};
        for (int i: arr) {
            if(predicate.test(i)){
                System.out.println(i);
            }
        }
    }
}

例三
package cn.qzit.test;

import java.util.function.Function;
import java.util.function.IntPredicate;

public class Lambda3 {
    public static void main(String[] args) {
       //普通写法
        Integer integer = typeConver(new Function<String, Integer>() {
            @Override
            public Integer apply(String s) {
                return Integer.valueOf(s);
            }
        });
        System.out.println(integer);
        //lambda写法
        Integer integer1 = typeConver(s -> Integer.valueOf(s));
        System.out.println(integer1);

    }
    public static <R> R typeConver(Function<String,R> function){
        String str="1235";
        R apply = function.apply(str);
        return apply;
    }
}

2.4 省略规则

  • 参数类型可以省略
  • 方法只有一句代码大括号return和唯一一句代码的分号可以省略
  • 方法只有一个参数时小括号可以省略
  • 也可以不记 alt+enter
       //lambda写法
        printNum((int value) ->{return value%2==0;});
        printNum((value) -> value%2==0);
        printNum(value -> value%2==0);
Android 12 系统横屏时,开机动画有两秒显示不全 平板系统默认横屏时,开机会旋转90度,显示的分辨率WxH,会变成HxW.但又会很快被SurfaceFlinger的SurfaceFlinger::processDisplayChanged 娇正。所以为了保险,可以在开机动画没结束之前,禁止旋转事件。在Android 12 产品定制化开发中,由于系统默认方向为竖屏,平板电脑要横屏显示。系统在开机时,有时因为旋转,会出现动画只显示一部分。 阅读详情

相关推荐

经典EMC案例-汽车车载电子行车记录仪显示屏EMC BCI整改案例

拿到这款汽车前装车载电子行车记录仪,小编首先在实验室还原客户描述的现象,确定现象符合客户的描述,再根据现象出现的对应频率做好记录,因为通常BCI FAIL的现象不局现于一个频率点,然后通过这些现象及频点,再结合产品的构造、线束,分析构思出大致解决方案。

jack_luo4913的博客 3738

C# Lambda表达式

C#,Lambda表达式

鲤籽鲲的博客 1万+

DESeq2差异分析结果不会看?用这个R脚本5分钟生成发表级火山图和热图

本文详细介绍了如何使用R语言快速可视化DESeq2差异分析结果,5分钟内生成可直接用于论文发表的火山图和热图。通过解析DESeq2数据结构、展示ggplot2和EnhancedVolcano包的绘图技巧,以及pheatmap包的热图定制方法,帮助研究者高效呈现差异表达基因分析结果。

weixin_30326515的博客 340

Lambda表达式和Lambda表达式树

 •Lambda表达式概念 –“Lambda 表达式”是一个匿名函数,它可以包含表达式和语句,并且可用于创建委托或表达式目录树类型。 –Lambda表达式是对.NET2.0中匿名方法在语法形式上的进一步改进 var inString = list.FindAll(delegate(string s) { return s.Indexof("YJingLee") >= 0; }); –使

sytWeibo的专栏 5815

浙大数值分析lab2

最可怕的一道题,题目是这样的 Root of a Polynomial A polynomial of degree nnn has the common form as p(x)=cnxn+cn−1xn−1+⋯+c1x+c0p(x)=c_n x^n + c_{n-1} x^{n-1} + \cdots + c_1 x + c_0p(x)=c​n​​x​n​​+c​n−1​​x​

yao_zou的博客 4797

Python调用CANoe(2)(测试模块配置)

本节内容在Python和CANoe的数据交互(1)的基础认知上,继续探索Python如何加载TestSetup,以及运行tse测试文件

蚂蚁小兵 1万+

五、Lambda表达式

的便捷语法,自C++11引入后极大简化了代码编写,尤其是在需要传递短小函数逻辑的场景(如STL算法、回调函数等)

LFFF_21的博客 758

Python基础语法与最佳实践【python基础篇】

本文全面介绍了Python基础语法与最佳实践,涵盖变量与数据类型、控制流、函数、模块与包等核心概念。通过实际代码示例展示了条件语句、循环结构、函数定义及模块导入的基本用法。在最佳实践部分,重点讲解了PEP 8代码风格规范、异常处理技巧、列表推导式、上下文管理器、文档字符串编写以及enumerate和zip的高效使用。这些内容既适合Python初学者掌握基础语法,也能帮助有经验的开发者编写更规范、高效、可维护的代码。文章强调遵循Python官方推荐实践,通过合理运用语言特性提升代码质量。

博客 1977

C#中的Lambda表达式与Lambda语句

Lambda表达式是作为对象处理的代码块,可作为参数传递给方法,也可通过方法调用返回,是与匿名方法类似的内联表达式,但更加灵活。

arenascat的博客 1774

Horn-Schunck光流算法的Python实现

光流是计算机视觉领域中的一个重要概念,它描述了图像中物体在时间上的运动。Horn-Schunck光流算法是一种经典的光流估计方法,通过对图像的亮度变化进行建模,来估计像素的运动速度。在本文中,我们将使用Python实现Horn-Schunck光流算法,并提供相应的源代码。请注意,该算法假设图像上的亮度变化主要由物体的运动引起,并且假设光流在整个图像上是稠密的。在上面的示例中,我们首先读取了两个输入图像,然后使用我们实现的Horn-Schunck光流算法估计了它们之间的光流。首先,我们需要导入一些必要的库。

持续更新 495

统计滤波器

认知有限,望大家多多包涵,有什么问题也希望能够与大家多交流,共同成长!本文先对统计滤波器做个简单的介绍,具体内容后续再更,其他模块可以参考去我其他文章提示:以下是本篇文章正文内容。

qq_35635374的博客 1644

C# Lambda 表达式

C# Lambda 表达式 Lambda 表达式(lambda expression)是一个匿名函数,Lambda 表达式基于数学中的λ演算得名,直接对应于其中的 lambda 抽象(lambda abstraction),是一个匿名函数,即没有函数 名的函数。 C#的 Lambda 表达式都使用 Lambda 运算符 =>,该运算符读为“goes to”。语法如下: (object argOne, object argTwo) => {/*Your statement goes here*

qq_57767445的博客 3299

一分钟理解 “熔断“, “限流“ 与 “降级“

熔断,本质是一种“故障隔离”机制,用于当某个依赖服务出现持续故障(如响应超时、错误率飙升)时,暂时切断对该服务的调用,避免故障扩散到整个系统,防止“雪崩效应”;待依赖服务恢复正常后,再逐步恢复调用。其核心逻辑参考了现实中的“电路保险丝”——电路过载时,保险丝熔断,切断电路,保护电器不被烧毁;故障排除后,更换保险丝,电路恢复正常。闭合状态(Closed):正常状态,请求可以正常调用依赖服务,同时监控调用的错误率、超时率等指标。打开状态(Open)

h a 6 6 6 c k 为 你解决复杂难题! 1479

lambda表达式

lambda表达式的形式 [捕获参数列表](函数参数列表) mutable throw(类型)->返回值类型 {函数语句};

liugan528的博客 1067

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

c++中 Lambda表达式

摘要:本文深入解析C++ Lambda表达式优化技巧。关键点包括:1)捕获方式选择,建议明确指定捕获变量而非全捕获;2)值捕获与引用捕获的适用场景及陷阱;3)mutable关键字的作用机制;4)C++14初始化捕获和C++20模板Lambda等新特性。文章指出Lambda实质是编译器生成的匿名类实例,并详细分析生命周期管理、避免悬空引用等常见问题。优化建议包含优先值捕获简单类型、对大型对象使用引用/智能指针、标记const捕获等,强调合理使用Lambda能提升代码性能与可读性。

2401_88413914的博客 1018

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")

C# Lambda表达式详解,及Lambda表达式树的创建

  最近由于项目需要,刚刚学完了Action委托和Func<T>委托,发现学完了委托就必须学习lambda表达式,委托和Lambda表达式联合起来,才能充分的体现委托的便利、才能使代码更加简介、优雅。 Lambda表达式 "Lambda表达式"是一个匿名函数,是一种高效的类似于函数式编程的表达式,Lambda简化了开发中需要编写的代码量。它可以包含表达式和语句,并且...

aa124413278的博客 913

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

C# lambda表达式

1.什么是lambda表达式:Lambda 表达式,是一种简化的匿名函数,可用于创建委托或表达式目录树。其次,也可以将 Lambda 表达式作为参数进行传递,或者将它作用于函数调用值调用后返回的一个函数来使用。经常在 LINQ 中使用 Lambda 表达式。 2.Lambda表达式:表达式在 => 运算符右侧,称“lambda 表达式”。lambda 表达式常用于 LINQ 和构建表达式树...

weixin_30950887的博客 114
上一篇: Scala简单学习
下一篇: 3.Stream流(最重要)
xixihaha_coder
博客等级 码龄6年 294粉丝 445原创
评论
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