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如何Map对象创建Set对象

Java中的Map和Set有不少相似之处。本文将分享一个把Map类转化成Set类的小技巧。...直观上看,采用遍历entry的方式遍历Map会更加高效一些,这种遍历方式的时间复杂度是O(n)。...后来我发现,Java 6中的java.util.Collections类提供了一个newSetFromMap()方法,该方法能够基于指定的Map对象创建一个新的Set对象。...在创建这个Map对象时,K的数据类型必须与你想要创建的Set中元素的数据类型一致;而V必须是Boolean类型的,这是因为value字段用于标记该元素是否存在。 ?...当然,newSetFromMap()方法只能返回标准Set接口类型的对象。如果你的Map类有着更丰富的接口(与标准Map接口相比),你还是需要自行封装实现对应的Set类。

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如何Map对象创建Set对象

Java中的Map和Set有不少相似之处。本文将分享一个把Map类转化成Set类的小技巧。...直观上看,采用遍历entry的方式遍历Map会更加高效一些,这种遍历方式的时间复杂度是O(n)。...后来我发现,Java 6中的java.util.Collections类提供了一个newSetFromMap()方法,该方法能够基于指定的Map对象创建一个新的Set对象。...在创建这个Map对象时,K的数据类型必须与你想要创建的Set中元素的数据类型一致;而V必须是Boolean类型的,这是因为value字段用于标记该元素是否存在。 ?...当然,newSetFromMap()方法只能返回标准Set接口类型的对象。如果你的Map类有着更丰富的接口(与标准Map接口相比),你还是需要自行封装实现对应的Set类。

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ceph对象中提取RBD中的指定文件

,无法挂载,数据也就无法读取,而如果能从rbd中提取出文件,这就是保证了即使文件系统损坏的情况下,数据至少不丢失 本篇是基于xfs文件系统情况下的提取,其他文件系统有时间再看看,因为目前使用的比较多的就是...一样,需要把这个关系给找到,一个sector的区间对应到object的map,这里我用python写个简单的方法来做查询,也可以自己用其他语言来实现 首先查询到rbd的对象数目 [root@lab8106...20471807s 10223616s primari 这个是个测试用的image,大小为10G分成两个5G的分区,现在我们在两个分区里面分别写入两个测试文件,然后经过计算后,后台的对象中把文件读出...: dd if=/dev/rbd0 of=a bs=512 count=8 skip=10177 bs512是因为sector的单位就是512b 这样就把刚刚的fstab文件读取出来了,skip就是文件的...[root@lab8106 ~]# dd if=/dev/rbd0 of=a bs=512 count=8 skip=10256416 对象方式 10256416..10256423 对应 [10256384

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PE 文件资源表中提取文件的版本信息

前段时间需要实现对 Windows PE 文件版本信息的提取,如文件说明、文件版本、产品名称、版权、原始文件名等信息。获取这些信息在 Windows 下当然有一系列的 API 函数供调用,简单方便。...// 数据块的长度 } IMAGE_DATA_DIRECTORY, *PIMAGE_DATA_DIRECTORY; 数据目录表数组中资源目录的 IMAGE_DATA_DIRECTORY 结构对象是数组的第三个元素...0x4 解析版本信息数据块 获得版本信息数据块的起始地址,就到了最关键的部分了。...// 产品名称 L"ProductVersion" // 产品版本 L"SpecialBuild" // SpecialBuild * 需要注意的是无论该 szKey 成员以上的任何内容...如何判定已获取完所有的版本信息类型了?可根据当前 StringTable 结构的 wLength 域作为限定范围。 至此,对于 PE 文件的版本信息资源的获取就完成了。

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如何利用CDO数据集中提取数据

之前说了如何利用CDO查看数据集信息 使用CDO查看气象数据信息。这一次说一下利用CDO数据集中提取数据。这部分是非常使用的,尤其是当涉及到大数据集的时候,其优势就变得非常明显了。...23.79s ) cdo sellonlatbox: Processed 640938240 values from 8 variables over 5 timesteps ( 24.10s ) 输出信息中可以看出...,总耗时在1min左右,查看输出文件信息可以看到,输出文件大小为98M,而之前的输入文件大小为206G!...当然了,除了选择部分数据之外,也可以数据集中删除数据。 选择字段 select 操作符可以任意数量的输入文件中提取指定的信息,并输出到指定文件中。...具体信息可以查看help。这个操作符是低级命令,适用于批量操作。其对应delete操作符,可以输入文件删除数据。

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Java对象Map的解决办法_java对象map怎么操作?map如何转化成Java对象

在我们学习Java的时候经常需要用到map对象,在学校呢,老师教的时候也格外用心,相反,对象map讲得就很精简了,让大多数的小伙伴不能理解透彻,但是,Java对象map有的时候也需要用到,我们学得又不精通...下面就是小编给大家整理的Java对象map的相关知识。 通常大家都是使用的是Java对象与json的相互转换,那么今天所讲的java对象map互转又是怎么操作的呢?...接下来我们先看看Java对象转化成map的代码操作如下: 首先是创建一个Bean对象 然后是下面则是主要的操作方法以及测试类 输出的结果: 以上就是Java对象转化成map,下面在idea中怎么使得...map转化成Java对象?

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如何Docker镜像中提取恶意文件

当发生容器安全事件时,需要从容器或镜像中提取恶意文件进行分析和处理。...本文主要介绍3种常见的方法: (1) 运行的容器中复制文件 首先,需要从镜像运行启动一个容器,然后,使用docker cp命令从容器中提取文件到宿主机。...-d --name test test:v1.0 //运行容器 docker cp test:/tmp/evil.sh /tmp/eill.sh docker rm test //删除容器 (2)tar...镜像压缩包提取文件 将镜像保存为tar文件,解压tar镜像文件到宿主机,分层目录找到目标文件。...)查找Docker容器内文件系统在宿主机上的具体位置 docker文件系统是分层的,镜像在宿主机上有自己的文件系统,可以通过docker inspect 快速定位容器文件系统在宿主机上对应的目录,直接宿主机上获取目标文件

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MalConfScan:已知的恶意软件家族中提取配置信息

MalConfScan是一个Volatility插件,可从已知的恶意软件家族中提取配置信息。Volatility则是一个用于事件响应和恶意软件分析的开源内存取证框架。...支持的恶意软件家族MalConfScan可以转储以下恶意软件配置数据,已解码的字符串或DGA域:U MalConfScan是一个Volatility插件,可从已知的恶意软件家族中提取配置信息。...下载 Volatility 下载Volatility源码; zip或tar.gz文件中提取Volatility源码 $ wget http://downloads.volatilityfoundation.org.../releases/2.6/volatility-2.6.zip $ unzip volatility-2.6.zip 或Github克隆。...如果你想要了解更多详细信息以及如何安装,请查看MalConfScan with Cuckoo。  *参考来源:GitHub

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如何使用GitBleedGit库镜像中提取数据

关于GitBleed GitBleed是一款针对Git库镜像的安全检测工具,该工具包含了多个Shell脚本,可以帮助广大研究人员下载克隆的Git库和Git库镜像,然后从中提取各种数据,并分析两者之间的不同之处...最后,工具还会尝试提取出的数据中是否存在敏感信息或密码凭证等等。任务执行完成之后,工具将会输出分析结果。 请注意,工具脚本的运行过程中将会创建三份代码库副本,并且会消耗掉一定的磁盘空间。...测试代码库 下面给出的是两个可供广大研究人员测试使用的代码库样例: gb_testrepo_delete:通过删除的commit隐藏敏感信息 gb_testrepo_reset:通过“git reset...”隐藏敏感信息 工具要求 在使用该工具之前,我们首先要确保本地设备上安装并配置好Git、Python3、GitLeaks和git-filter-repo。

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用深度学习非结构化文本中提取特定信息

在这篇文章中,我们将处理非结构化文本中提取某些特定信息的问题。...如果有一个更具体的任务,并且您有一些关于文本语料库的附加信息,那么您可能会说一些信息比另一些更有价值。例如,要对烹饪食谱进行一些分析,文本中提取配料或菜名类是很重要的。...另一个例子是CVs的语料库中提取专业技能。例如,如果我们能够将每一份简历与提取出来的技能向量联系起来,从而对其进行矢量化,就能让我们实现更成功的行业职位集群。...NLTK,第7章,图2.2:一个基于NP块的简单正则表达式的例子 实体提取是文本挖掘类问题的一部分,即从非结构化文本中提取结构化信息。让我们仔细看看建议的实体提取方法。...第二个可变长度向量带来了上下文结构信息。对于给定的窗口大小n,我们候选短语右侧的n个相邻单词和左侧的n个单词,这些单词的向量表示形式被连接到可变长度向量中,并传递到LSTM层。我们发现最优n=3。

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用深度学习非结构化文本中提取特定信息

在本文中,我们要解决的问题是非结构化文本中提出某些特定信息。我们要从简历中提取出用户的技能,简历可以以任意格式书写,比如“曾经在生产服务器上部署定量交易算法”。...本文有一个演示页面,可以用你的简历试试我们的模型表现如何。 ?...如果有更明确的目标,并且有关于语料的更多的信息,你也许会判断出哪些语料更有价值。比如说,要对菜谱的语料进行分析,把配料和菜品名称的类别从文本中提取出来就很重要。另外一个例子是从简历语料中提取专业技能。...步骤一:词性标注 实体抽取是文本挖掘类问题的一部分,它从非结构化的文本中提取出某些结构化的信息。我们来仔细看看受到推崇的实体抽取方法的思路。...如果技能主要都是通过所谓的名词短语体现的,那么我们的抽取动作的第一步就是实体识别,用的是NLTK库的内置函数(参阅“文本中提信息”,《NLTK全书》第7部分)。

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