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众所周知，苹果MacOs系统虽然贵为Unix内核系统，但由于系统不支持N卡，所以如果想在本地跑AI项目，还需要对相关的AI模块进行定制化操作，本次我们演示一下如何将基于Python3.11的AI项目程序打包为MacOS可以直接运行的DMG安装包，可以苹果系统中一键运行AI项目。MacOs本地部署AI项目首先确

Steam流工作常用方法总结收集list以某几个字段为键以内容为list的mapMap<String,List<TVoucherDetail>>tVoucherDetailMap=list.stream().collect(Collectors.groupingBy(obj->obj.getDocumentNumber()+"-"+obj.getCertificationData()

List里的遍历pmDesignFiles=pmDesignFiles.stream().map((m)->{m.setLocalPath(“234234”);returnm;}).collect(Collectors.toList());List分组Map<String,List>engMap=proEngList.stream().collect(Collectors.groupingBy(PjDemandBundle::getEngId));Li

List<Student>studentList=Lists.newArrayList(newStudent("路飞",22,175),newStudent("红发",40,180),newStudent("白胡子",50,185),newStudent("白胡子",60,185));//最大值Optional&

从pytest源码的角度分析pytest工作原理从pytest源代码的角度来分析其工作原理，我们需要关注几个关键的部分，特别是pytest的启动过程以及测试的收集与执行。下面是基于pytest源代码的一个高层次的概述。 pytest的启动过程命令行解析:pytest 的入口点是 conftest.p

5、Hive内置函数（分区和排序后面学习hive中的函数）UDF:一对一UDTF：一对多UDAF：多对一https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF--1.查看系统自带函数showfunctions;--2.显示自带的函数的用法descfunctionxxxx;--3.详细显示自带的函数的

前言在java中，涉及到对数组、集合等集合类元素的操作时，通常我们使用的是循环的方式进行逐个遍历处理，或者使用stream流的方式进行处理。什么是Stream？Stream（流）是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作,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

[基础用法]标签：collect描述：文档收藏/取消标签用法：{eyou:collectid="collect"cancel="加入收藏"collect="已收藏"}<a{$collect.onclick}>{$collect.cancel}</a>收藏数：<span{$collect.numId}></span>次{$collect.hidden}{/eyou:c

collect详解Java8引入的StreamAPI提供了一种强大的方式来处理集合数据其中的collect方法是一个关键操作，用于将流中的元素收集到不同类型的结果容器中。本文将详细介绍Java中Stream的collect方法包括其基本用法、常见的收集器以及一些实际应用场景。

filterfilter：过滤，就是过滤器，符合条件的通过，不符合条件的过滤掉；//筛选出成绩不为空的学生人数count=list.stream().filter(p->null!=p.getScore()).count();mapmap：映射，他将原集合映射成为新的集合//取出所有学生的成绩List<Double>scoreList=list.stream().map(p-

1.Java8之后引入的Stream流为我们提供了便捷的集合数据处理方式一，常用方法1.filter；过滤集合中符合条件的数据2.distinct()；过滤掉集合中重复的元素，过滤的是所有元素都相同的对象3.sorted()；对集合中元素进行排序,用来排序的元素类型必须是int才行4.limit(longn);返回前n个

https://mp.weixin.qq.com/s/Oc-WpS2hdMgPtHWuhwgzCw 既然JDK的大神们，设计出StreamAPI，肯定是优点大于缺点，程序汪必须拥抱变化，下面我列出了他的优缺点，后面还有常见函数的例子。优点:代码简洁：StreamAPI使用Lambda表达式，使得集合操作的代码更加简洁易读，减少了传统的for循环

从list中快速取出对象的某个属性值Listlist=entityMapper.ToDTO(list);Listids=list.stream().map(ClDTO::getClId).collect(Collectors.toList());按照条件取出数据Listusers=sysService.listUserByRole(nextRoleName);users=users.stream().filter(e->e.ge

更换了hadoop中的jdk的版本从1.8->17rdd行动算子和转换算子序列化//TODO//Spark在编写代码时，调用转换算子，并不会真正执行，因为只是在Driver端组合功能//所以当前的代码其实就是在Driver端执行//所以当前main方法也称之为driver方法

PerconaToolkit神器全攻略（实用类）PerconaToolkit神器全攻略系列共八篇，前文回顾：前文回顾PerconaToolkit神器全攻略全文约定：$为命令提示符、greatsql>为GreatSQL数据库提示符。在后续阅读中，依据此约定进行理解与操作实用类在PerconaToolkit中实用类共有

文章目录第一种解释1、基本用法2、指定值收集器3、多级分组4、常见应用场景和用处第二种解释1、基本语法2、示例3、更复杂的用法第一种解释Collectors.groupingBy是Java8引入的StreamAPI中的一个收集器（Collector），它用于将流（Stream）中的元素根据某个分类函数

目录​编辑六，共享变量七，分区操作六，共享变量当spark集群在许多节点上运行一个函数时，默认情况下会把这个函数涉及到的对象在每个节点生成一个副本。但是，有时候需要在不同节点或者节点和Driver之间共享变量。Spark提供两种类型的共享变量，广播变量和累加器。广播变量是

一函数式编程函数式编程是把动作作为参数对象传给调用的方法。@TestpublicvoidtestAddThen(){List<Integer>list=Arrays.asList(3,1);List<Integer>collect=list.stream()//map的入参是Function类型对象

list<dto>转list<String>效果图 代码部分List<SourceObject>sourceList=createSourceList();List<String>collect=sourceList.stream().map(sourceObject->sourceObject.getName()).collect(Collectors.toList());collec

3.主机监控、应用监控二进制安装node_exportertar-zxvfnode_exporter-xxx.tar.gz-C/usr/localcd/usr/localchown-Rprometheus:prometheusnode_exporter-xxxln-svnode_exporter-xxxnode_exportercd/usr/local/node_exporter启动./node_exporter需要启动时添

监控环境：Prometheus数据库：MongoDB3.4.6集群，3个节点监控工具：mongodb_exporter 1、创建Mongodb监控可读账号 mongodbadmin库中执行useadmindb.createUser({user:"prometheus",pwd:"prometheus",roles:[{role:"read",db:&qu

命令:pyinstaller--onefile--collect-submodulesopenvino--collect-binariesopenvino--collect-dataopenvinoserver.pyserver.spec(自动生成)#-*-mode:python;coding:utf-8-*-fromPyInstaller.utils.hooksimportcollect_data_filesfromPyInstaller.util

一、环境搭建docker-compose安装mysqlmkdir/data/mysql-pcd/data/mysqlcat>docker-compose.yaml<<"EOF"version:'3.1'services:db:image:mysql:8.0restart:alwayscontainer_name:mysqlenvironment:TZ:

  启动脚本vim/usr/lib/systemd/system/mysqld_exporter.service[Unit]Description=PrometheusMySQLExporterAfter=network.target[Service]Type=simpleUser=exporterGroup=exporterRestart=alwaysExecStart=/opt/mysqld_exporter-0.15.1/mysqld_exporter\--