首先，Java 8 Streams 不应与 Java I/O 流混淆（例如：FileInputStream 等）；这些彼此之间几乎没有关系。
这两个方法都是将列表List中的元素转导出为数组，不同的是，toArray()方法导出的是Object类型数组，而toArray[T[] a]方法导出的是指定类型的数组。
此类包含用于操纵数组的各种方法（例如排序和搜索）。 此类还包含一个静态工厂，该工厂允许将数组视为列表。 如果指定的数组引用为null，则除非另有说明，否则此类中的方法都抛出NullPointerException。
主成分分析作为数据降维的重要方法，目前中文网站上没有完整的GEE代码与教程。而我的毕业论文也使用到了主成分法，因此和它很有感情，就写下了这篇博客。
这样写代码个人觉得应该没什么问题，编译也没有问题。可是具体运行的时候报异常，如下：
/** *以正确的顺序（从第一个到最后一个元素）返回一个包含此列表中所有元素的数组。 *返回的数组将是“安全的”，因为该列表不保留对它的引用。 （换句话说，这个方法必须分配一个新的数组）。 *因此，调用者可以自由地修改返回的数组。 此方法充当基于阵列和基于集合的API之间的桥梁。 */ public Object[] toArray() { return Arrays.copyOf(elementData, size); } /** * 以正确的顺序返回一个包含此列表中所有元素的数组（从
Arrays.asList，本来是另外一个类，之所以放到ArrayList相关的文章里面一并讨论，是因为这也是我们日常在使用过程中的一个误区，容易将Arrays.asList产生的结果与ArrayList进行等价。
使用asList得到的是一个固定程度的一个list，对新的list做元素的修改时可以的，但是，如果更改了大小就会报异常.
Array.Sort 方法是最简单且直接的方式。这个方法会直接对数组进行排序，不会返回一个新的数组，而是修改原数组。
之前在这个手册刚发布的时候看过一遍，当时感觉真是每个开发者都应该必读的一本手册，期间还写过一篇关于日志规约的文章：《下一个项目为什么要用 SLF4J》，最近由于在总结一些我们日常开发中容易忽略的问题，可能是最低级的编码常见问题，往往这也是最最容易忽略的，所以，又重新看了一遍这个手册，好像最近它也更新到了 1.2 版本。
之前在这个手册刚发布的时候看过一遍，当时感觉真是每个开发者都应该必读的一本手册，最近由于在总结一些我们日常开发中容易忽略的问题，可能是最低级的编码常见问题，往往这也是最最容易忽略的，所以，又重新看了一遍这个手册，好像最近它也更新到了 1.2 版本。
我们的做法是，要用最好的人。我一直都认为研发本身是很有创造性的，如果人不放松，或不够聪明，都很难做得好。你要找到最好的人，一个好的工程师不是顶10个，是顶100个。
MapReduce框架的优势是可以在集群中并行运行mapper和reducer任务，那如何确定mapper和reducer的数量呢，或者说Hadoop如何以编程的方式控制作业启动的mapper和reducer数量呢？在《Hadoop-2.4.1学习之Mapper和Reducer》中曾经提及建议reducer的数量为(0.95~1.75 ) * 节点数量 * 每个节点上最大的容器数，并可使用方法Job.setNumReduceTasks(int)，mapper的数量由输入文件的大小确定，且没有相应的setNumMapTasks方法，但可以通过Configuration.set(JobContext.NUM_MAPS, int)设置，其中JobContext.NUM_MAPS的值为mapreduce.job.maps，而在Hadoop的官方网站上对该参数的描述为与MapReduce框架和作业配置巧妙地交互，并且设置起来更加复杂。从这样一句含糊不清的话无法得知究竟如何确定mapper的数量，显然只能求助于源代码了。
查看历史文章，请点击上方链接关注公众号。 35节介绍了泛型的基本概念和原理，上节介绍了泛型中的通配符，本节来介绍泛型中的一些细节和局限性。 这些局限性主要与Java的实现机制有关，Java中，泛型是通过类型擦除来实现的，类型参数在编译时会被替换为Object，运行时Java虚拟机不知道泛型这回事，这带来了很多局限性，其中有的部分是比较容易理解的，有的则是非常违反直觉的。 一项技术，往往只有理解了其局限性，我们才算是真正理解了它，才能更好的应用它。 下面，我们将从以下几个方面来介绍这些细节和局限性： 使用泛
概要 上一章，我们学习了Collection的架构。这一章开始，我们对Collection的具体实现类进行讲解；首先，讲解List，而List中ArrayList又最为常用。因此，本章我们讲解ArrayList。先对ArrayList有个整体认识，再学习它的源码，最后再通过例子来学习如何使用它。内容包括： 转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3308556.html 第1部分 ArrayList介绍 ArrayList简介 ArrayList 是一个数
单机环境下，如果特征较为稀疏且矩阵较大，那么就会出现内存问题，如果不上分布式 + 不用Mars/Dask/CuPy等工具，那么稀疏矩阵就是一条比较容易实现的路。
ArrayList 是一个数组列表。它的主要底层实现是Object数组，但与 Java 中的数组相比，它的容量能动态变化，可看作是一个动态数组结构。特别注意的是，当我们装载的是基本类型的数据 int，long，boolean，short，byte… 的时候，我们只能存储他们对应的包装类。
boxed()的作用就是将基本（原始）类型的stream转成了包装（boxed）类型的Stream 例如：上述方法实现的是int类型的stream转成了Integer类型的Stream
阵列排序对于获得自定义质量的mask很有用，这涉及根据不同波段中的值减少图像波段的子集。以下示例按云索引排序，然后获取集合中云最少的图像子集的平均值：
最近在项目上线的时候发现一个问题，从后台报错日志看：java.lang.UnsupportedOperationException异常 从代码定位来看，原来是使用了Arrays.asList()方法时把一个数组转化成List列表时，对得到的List列表进行add()和remove()操作, 所以导致了这个问题。
# 手撕ArrayList源码 > 文章首发于GitHub开源项目: [Java超神之路](https://github.com/shaoxiongdu/java-notes) ## ArrayList 简介 ArrayList 是一个数组列表。它的主要底层实现是`Object`数组，但与 Java 中的数组相比，它的**容量能动态变化**，可看作是一个动态数组结构。特别注意的是，当我们装载的是基本类型的数据 int，long，boolean，short，byte… 的时候，我们只能存储他们对应的包装
ArrayList 的底层是数组队列，相当于动态数组。与 Java 中的数组相比，它的容量能动态增长。在添加大量元素前，应用程序可以使用ensureCapacity操作来增加 ArrayList 实例的容量。这可以减少递增式再分配的数量。
我：看上去确实没什么问题，但是我确实没用过 Arrays.asList这个方法，报什么错误？
ArrayList 是一个数组队列，相当于 动态数组。与Java中的数组相比，它的容量能动态增长。它继承于AbstractList，实现了List, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable这些接口。
队列是一种基本的数据结构，按照先进先出（FIFO）的原则组织元素。在队列中，新元素从队尾入队，而从队头出队，确保了先进入队列的元素首先被处理。这使得队列特别适合模拟排队、任务调度等场景。 在编程中，队列常用于异步任务处理、广度优先搜索等算法，以及处理需要按照顺序执行的任务。例如，在多线程环境下，队列可用于线程间安全地共享数据。在C#等编程语言中，通过内置的Queue类或其他队列实现，开发者能够方便地使用队列来解决各种问题，提高程序的效率和可读性。
本教程的主要目的是实现影像转化为数组，然后我们需要直到其转化为的数组的轴，然后根据轴的信息进行切片，切片后完成时间属性的标准转化，这里一定要对影像结果提取完成后再对矢量集合进行操作，最后就可以提取指定的属性信息。
客户使用MD1200磁盘柜+RAID卡的方式，创建一组RAID5阵列，分配一个LUN共55T左右，在Linux系统层面对LUN进行分区，划分sdc1和sdc2两个分区，其中sdc1分区大小为2T，通过LVM扩容的方式，将sdc1分区加入到了root_lv中，剩余的sdc2分区格式化为XFS文件系统使用。
发布于 2018-01-31 05:38 更新于 2018-05-25 12:33
和稠密矩阵相比，稀疏矩阵的最大好处就是节省大量的内存空间来储存零。稀疏矩阵本质上还是矩阵，只不过多数位置是空的，那么存储所有的 0 非常浪费。稀疏矩阵的存储机制有很多种 (列出常用的五种)：
Matrix函数的作用是返回给定大小的标识矩阵。 单位矩阵是一个方阵。从左上角到右下角的对角线上的元素（称为主对角线）均为1，其他所有元素均为0。 在结果协方差阵列上使用该命令。为此目的考虑以下函数（这是完整示例的一部分 ）：
当你的线程需要执行一个后继任务，即完成每个前置任务后，会自动执行下一个任务。这时我们使用CompletableFuture 来实现。
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/ns_code/article/details/35568011
KS Knowledge Sharing 知识分享 现在是资源共享的时代，同样也是知识分享的时代，如果你觉得本文能学到知识，请把知识与别人分享。 转自：兰亭风雨 ArrayList简介 ArrayList是基于数组实现的，是一个动态数组，其容量能自动增长，类似于C语言中的动态申请内存，动态增长内存。 ArrayList不是线程安全的，只能用在单线程环境下，多线程环境下可以考虑用Collections.synchronizedList(List l)函数返回一个线程安全的ArrayList类，也可以
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Java数组定义常用方法 Java中的数组、是一种简单的线性数据存储结构、他用牺牲自动扩展大小来换取与集合相比的唯一优势——查询效率的提升。Java中的数组有
一、最近对问题的解释 看到算法书上有最近对的问题，简单来讲最近对问题要求出一个包含 个点的集合中距离最近的两个点。抽象出来就是求解任意两个点之间的距离，返回距离最小的点的坐标，以及最小距离。这
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。AbsDiff，计算两个数组之间的绝对差。 dst（I）c = abs（src1（I）c-src2（I）c）。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。 累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare，将输入src或其选定的区域，增加到功率2，添加到累加器sqsum。 累积权重，计算输入src和累加器的加权和，以使acc成为帧序列的运行平均值：acc（x，y）=（1-alpha）* acc（x，y）+ alpha * image（x，y ）如果mask（x，y）！= 0，其中alpha调节更新速度（累加器对于先前帧的多少速度）.. 自适应阈值，将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值，由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和（高斯），由param1减去。 添加，将一个数组添加到另一个数组：dst（I）= src1（I）+ src2（I）if mask（I）！= 0所有数组必须具有相同的类型，除了掩码和大小（或ROI）尺寸）。 AddWeighted，计算的两个数组的加权和如下：dst（I）= src1（I）* alpha + src2（I）* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小（或ROI大小）。 ApplyColorMap，将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP，近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength，计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine，绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter，将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd，并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）＆src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseNot，反转每个数组元素的每一位：。 BitwiseOr，计算两个数组的每元素逐位分离：dst（I）= src1（I）| src2（I）在浮点数组的情况下，它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseXor，计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）^ src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 模糊，使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle，返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter，使用框过滤器模糊图像 BoxPoints（RotatedRect），计算输入2d框的顶点。 BoxPoints（RotatedRect，IOutputArray），计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject，计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵，计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation，计算所选区域中的一般运动方向，并返回0到360之间的角度。首先，函数构建方向直方图，并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后，该函数计算相对于基本方向的移位，作为所有方向向量的加权和：运动越近，权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist，计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient，计算mhi的导数Dx和Dy，然后计算梯度取向为：方向（x，y）= arctan（Dy（x，y）/ Dx（x，y）），其中Dx（x，y）考虑Dy（x，y）“符号（如cvCartToPolar函数）。填写面罩后，指出方向有效（见delta1和delta2说明）.. CalcOpticalFlowFarneback（IInputArray，IInputArray，IInputOutputArray，Double，Int32，Int32，Int32，Int32，Double，OpticalflowFarnebackFlag），使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback（Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Single>，Image <Gray，Single>，Double
本次分享的案例是关于HP FC MSA2000存储瘫痪抢救Oracle数据库的案例，故障存储整个存储空间由8块硬盘组成，其中7块硬盘组成一个RAID5的阵列，剩余1块做成热备盘使用。由于RAID5阵列中出现2块硬盘损坏，而此时只有一块热备盘成功激活，因此导致RAID5阵列瘫痪，上层LUN无法正常使用。 由于存储是因为RAID阵列中某些磁盘掉线，从而导致整个存储不可用。因此接收到磁盘以后先对所有磁盘做物理检测，检测完后发现没有物理故障。排除物理故障后对数据全部备份后在进行进一步的分析。 【故障分析】 1、分析故障原因 由于前两个步骤并没有检测到磁盘有物理故障或者是坏道，由此推断可能是由于某些磁盘读写不稳定导致故障发生。因为HP MSA2000控制器检查磁盘的策略很严格，一旦某些磁盘性能不稳定，HP MSA2000控制器就认为是坏盘，就将认为是坏盘的磁盘踢出RAID组。而一旦RAID组中掉线的盘到达到RAID级别允许掉盘的极限，那么这个RAID组将变的不可用，上层基于RAID组的LUN也将变的不可用。目前初步了解的情况为基于RAID组的LUN有6个，均分配给HP-Unix小机使用，上层做的LVM逻辑卷，重要数据为Oracle数据库及OA服务端。 2、分析RAID组结构 HP MSA2000存储的LUN都是基于RAID组的，因此需要先分析底层RAID组的信息，然后根据分析的信息重构原始的RAID组。分析每一块数据盘，发现4号盘的数据同其它数据盘不太一样，初步认为可能是hot Spare盘。接着分析其他数据盘，分析Oracle数据库页在每个磁盘中分布的情况，并根据数据分布的情况得出RAID组的条带大小，磁盘顺序及数据走向等RAID组的重要信息。 3、分析RAID组掉线盘 根据上述分析的RAID信息，尝试通过北亚RAID虚拟程序将原始的RAID组虚拟出来。但由于整个RAID组中一共掉线两块盘，因此需要分析这两块硬盘掉线的顺序。仔细分析每一块硬盘中的数据，发现有一块硬盘在同一个条带上的数据和其他硬盘明显不一样，因此初步判断此硬盘可能是最先掉线的，通过北亚RAID校验程序对这个条带做校验，发现除掉刚才分析的那块硬盘得出的数据是最好的，因此可以明确最先掉线的硬盘了。 4、分析RAID组中的LUN信息 由于LUN是基于RAID组的，因此需要根据上述分析的信息将RAID组最新的状态虚拟出来。然后分析LUN在RAID组中的分配情况，以及LUN分配的数据块MAP。由于底层有6个LUN，因此只需要将每一个LUN的数据块分布MAP提取出来。然后针对这些信息编写相应的程序，对所有LUN的数据MAP做解析，然后根据数据MAP并导出所有LUN的数据。 【数据恢复过程】 1、解析修复LVM逻辑卷 分析生成出来的所有LUN，发现所有LUN中均包含HP-Unix的LVM逻辑卷信息。尝试解析每个LUN中的LVM信息，发现其中一共有三套LVM，其中45G的LVM中划分了一个LV，里面存放OA服务器端的数据，190G的LVM中划分了一个LV，里面存放临时备份数据。剩余4个LUN组成一个2.1T左右的LVM，也只划分了一个LV，里面存放Oracle数据库文件。编写解释LVM的程序，尝试将每套LVM中的LV卷都解释出来，但发现解释程序出错。 仔细分析程序报错的原因，安排开发工程师debug程序出错的位置，并同时安排高级文件系统工程师对恢复的LUN做检测，检测LVM信息是否会因存储瘫痪导致LMV逻辑卷的信息损坏。经过仔细检测，发现确实因为存储瘫痪导致LVM信息损坏。尝试人工对损坏的区域进行修复，并同步修改程序，重新解析LVM逻辑卷。 2、解析VXFS文件系统 搭建环境，将解释出来的LV卷映射到搭建好的环境中，并尝试Mount文件系统。结果Mount文件系统出错，尝试使用“fsck –F vxfs” 命令修复vxfs文件系统，但修复结果还是不能挂载，怀疑底层vxfs文件系统的部分元数据可能破坏，需要进行手工修复。 3、修复VXFS文件系统 仔细分析解析出来的LV，并根据VXFS文件系统的底层结构校验此文件系统是否完整。分析发现底层VXFS文件系统果然有问题，原来当时存储瘫痪的同时此文件在系统正在执行IO操作，因此导致部分文件系统元文件没有更新以及损坏。人工对这些损坏的元文件进行手工修复，保证VXFS文件系统能够正常解析。再次将修复好的LV卷挂载到HP-Unix小机上，尝试Mount文件系统，文件系统没有报错，成功挂载。 4、检测Oracle数据库文件并启动数据库 在HP-Unix机器上mount文件系统后，将所有用户数据均备份至指定磁盘空间。所有用户数据大小在1TB左右。 使用Oracle数据库文件检测工具“dbv”检测每个数据库文件是否完整，发现并没有错误。再使用北亚Oracle数据库检测工具，发现有部分数据库文件和日志文件校验不一致，安排北亚工程师对此类文件进行修复
什么是查询构造器？其实就像我们上篇文章中学习过的使用原始 SQL 语句的方式来操作数据库一样，查询构造器这个东西就是在这个原始操作的基础上为我们封装了一系列的接口，能够让我们方便地来操作数据库。或者说，就是像我们很早前自己封装的那种 MySQL 类一样，框架帮我们完成了这一步。并且，最主要的是，它可以让我们以链式调用的形式来操作数据库，从而避免去写繁杂混乱的 SQL 语句。先卖个关子，想想这和哪个设计模式有关？（文中自会揭晓）
个点的集合中距离最近的两个点。抽象出来就是求解任意两个点之间的距离，返回距离最小的点的坐标，以及最小距离。这里会使用到欧式距离的求法：
https://www.zhihu.com/question/609822540/answer/3099837968
Object的equals方法容易抛空指针异常，应使用常量或确定有值的对象来调用 equals。
图片1.png 服务器数据恢复故障描述 客户的服务器共有8块450GB SAS硬盘，其中7块硬盘组成一个RAID5阵列，1块热备盘。阵列中2块硬盘损坏并离线，导致RAID5阵列瘫痪，进而影响上层LUN无法正常使用。经工程师检测硬盘无物理故障，无坏道，随后北亚工程师将所有磁盘镜像成文件。 数据恢复过程 一、RAID组结构及掉线盘分析 服务器的LUN都是基于RAID组的，所以需要先对底层RAID组的信息作出分析，再依据这些数据重构原始的RAID组。通过分析得知4号盘为hot Spare盘。继续分析Oracl
大家可能都对二叉树的后序遍历比较熟悉，实际上归并排序本质框架就是二叉树的后序遍历，根结点的遍历只不过换成了治（Merge方法的调用），本文将结合动图+代码的方式进行最通俗的讲解。
扩展允许我们以一种非常干净的方式修改Swift的数据类型以添加新的功能——我们的新代码与现有代码没有区别。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
