数组去空 去0

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public class ArrParse {
    //去空 去0
    public static String[] parseStringArr(String[] aa) {
        List<String> tmp = new ArrayList<String>();
        for (String str : aa) {
            if (str != null && str.length() != 0) {
                tmp.add(str);
            }
        }
        aa = tmp.toArray(new String[0]);
        return aa;
    }

    //去空 去0
    public static int[] parseIntArr(int[] arrInt) {
        int j = 0;
        for (int i = 0; i < arrInt.length; i++) {
            if (arrInt[i] != 0) {
                j++;
            }
        }
        int[] newarr = new int[j];
        j = 0;
        for (int i = 0; i < arrInt.length; i++) {
            if (arrInt[i] != 0) {
                newarr[j] = arrInt[i];
                j++;
            }
        }
        return newarr;
    }

    public static String[] toStringArr(int[] i) {
        String[] strs = new String[i.length];
        for (int a = 0; a < i.length; a++) {
            strs[a] = i[a] + "";
        }
        return strs;
    }
}
2026年医疗AI的可信革命全栈实现(上) 医疗AI可信化:贝叶斯网络与向量数据库的协同架构 本文探讨2026年医疗AI发展的关键转折点——从追求生成能力转向构建可信决策系统。核心观点认为,医疗AI下一阶段的竞争焦点在于不确定性量化和错误传播约束,而非单纯的问答流畅度。研究提出以Python为开发语言、结合向量数据库与贝叶斯网络的混合架构: 技术分层 语言层(LLM):处理自然语言交互与工具调用 证据层(Milvus/Qdrant):实现可审计的临床知识检索 概率层(pgmpy/PyMC):执行贝叶斯推理与风险路由 治理层:确保权限控制与人工复核机制 阅读详情

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