在我们进行springboot的model、view、controller方式进行的时候，常常会遇到需要从请求的参数中去除具体值的业务，下面我们就提供了一种Java从Object对象中解析出对象属性和对象值之后并转换为实体的过程...containsKey方法来判断json对象中是否存在prop1属性 if (h.containsKey("prop1")) //如果存在，将prop1作为键，使用get方法进行取值后转换类型
HashMap 遍历取值 public static void main(String[] args) { Map map = new HashMap();...} //第二种 通过map.entrySet().iterator()来循环 System.out.println("通过map.entrySet().iterator()来循环取值
为了从列表中获取随机元素，需要生成一个随机索引号，然后使用list.get()方法通过生成的索引编号获取元素。
本文标识 : J00013 本文编辑 : YiKi 编程工具 : IDEA 阅读时长 : 3分钟 Get Set方法是读取变量里的值，也可以简单理解为取值 GetDemo 1.创建一个源文件名为
Java Integer取值范围 Integer类取值和 int 类型取值一致，取值范围是从-2147483648 至 2147483647 ，包括-2147483648 和 2147483647。...但是对于Integer类，java为了提高效率，初始化了-128–127之间的整数对象，因此Integer类取值-128–127的时候效率最高。...测试：public class Integertest { public static void main(String[] args) { System.out.println(“最大取值：” +...Integer.MAX_VALUE); System.out.println(“最小取值：” + Integer.MIN_VALUE); } } 输出：最大取值：2147483647 最小取值：-2147483648...当超出常量池取值范围，则每次都会新建对象。
不想写太多 if else （该同学的最初方案是通过 instance of 枚举出所有类型，通过 if else 来写代码） 群里 程序员 DMZ 给出了很专业的建议，使用策略模式或者采用递归的方式取值...我的解法也与之类似，本文给出相对具体的参考代码（因为虽然很多同学也能考虑到递归，但递归时如何取值并不太会；如果用策略模式该怎么写也不太会)。...import java.lang.reflect.Array; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class ArrayDemo2
最近在写用tensorflow的程序时，中途遇到想取出tensorflow中的返回值是什么，可是其返回值也是一个tensor。用了两种方法，试图将tensor直...
1、为什么Java中int型数据取值范围是[-2^31,2^31-1]，多么神奇的问题，网上找了很多，找不到点子上，自己瞎总结一下子。 ...1.1、int是Java中的8种基本类型之一，一个int值占4个字节byte，一个字节是8位bit（即8个二进制位），所以int型占32位。...2、为什么Java中int型数据取值范围是[-2^31,2^31-1]。即-2147483648 ~ 2147483647。 ...注意，这个补码并不是真正的补码，-2147483648真正的补码是1 1000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000，在Java的int基本数据类型中溢出了。
老是容易把先验概率,后验概率,似然概率混淆，所以下面记录下来以备日后查阅。...区分他们最基本的方法就是看定义，定义取自维基百科和百度百科: 先验概率 百度百科定义：先验概率（prior probability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果...维基百科定义: 在贝叶斯统计中，某一不确定量p的先验概率分布是在考虑"观测数据"前，能表达p不确定性的概率分布。...后验概率 维基百科定义: 在贝叶斯统计中，一个随机事件或者一个不确定事件的后验概率是在考虑和给出相关证据或数据后所得到的条件概率。...同样，后验概率分布是一个未知量（视为随机变量）基于试验和调查后得到的概率分布。
一时忘了联合概率、边际概率、条件概率是怎么回事，回头看看。...某离散分布： 联合概率、边际概率、条件概率的关系： 其中， Pr(X=x, Y=y)为“XY的联合概率”； Pr(X=x)为“X的边际概率”； Pr(X=x | Y=y)为“X基于...Y的条件概率”； Pr(Y=y)为“Y的边际概率”； 从上式子中可以看到： Pr(X=x, Y=y) = Pr(X=x | Y=y) * Pr(Y=y) 即：“XY的联合概率”=“X基于Y的条件概率...”乘以“Y的边际概率” 这个就是联合概率、边际概率、条件概率之间的转换计算公式。
requestWindowFeature(featrueId) 能启用窗体的扩展特性，它被用来应对开发程序时经常会遇到的全屏显示、自定义标题（使用按钮等控件）和...
通过设置合适的预取值，可以提高消息处理的效率，减少网络延迟和消费者之间的通信开销。预取值的工作原理RabbitMQ的预取值机制基于信道（Channel）级别，可以对每个消费者进行个性化的设置。...当消费者连接到队列并准备接收消息时，它可以通过以下两种方式设置预取值：预取值为0： 将预取值设置为0意味着消费者不进行预取操作，即每次只获取一条消息。...预取值大于0： 将预取值设置为大于0的数值，表示消费者可以一次性获取指定数量的消息。例如，设置预取值为10，表示消费者可以一次性获取10条消息进行处理。...为了实现负载均衡，我们可以通过设置预取值来优化任务的分发。以下是一个基于Java的RabbitMQ消费者示例，演示了设置预取值的方式：：import com.rabbitmq.client....*;import java.io.IOException;import java.util.concurrent.TimeoutException;public class TaskConsumer {
作用 安全取值，增加稳定性 规避繁琐的显式try-catch处理 代码 /** * 安全的获取值的信息，其过程中发生异常会自动处理，返回null * getValueAction 取值操作，可能发生异常
概率论早期用于研究赌博中的概率事件。赌徒对于结果的判断基于直觉，但高明的赌徒尝试从理性的角度来理解。然而，赌博中的一些结果似乎有矛盾。比如掷一个骰子，每个数字出现的概率相等，都是1/6。...然而，如果有两个骰子，那么出现的2到12这些数字的概率却不相同。概率论这门学科正是为了搞清楚这些矛盾背后的原理。 早期的概率论是一门混合了经验的数学学科，并没有严格的用语。...Kolmogorov建立了概率论的公理化体系，严格定义了概率论的语言。正如现代数学的其他学科一样，概率论的公理化体系同样基于集合论。公理化的概率论体系基于几条简单易懂的公理，衍生出整个概率论的体系。...概率测度有相同的特点，就是上面的第3点。第1，2两点是概率的基本特征，即所有情况的概率总和为1，而概率值不为负。...基于这样一种直观但不严格的类比，我们可以把概率（也就是“概率测度”）想象成“集合的面积”。而“样本空间的总面积为1”。 ? 以上是概率论的公理体系。
在概率公理中，我们建立了“概率测度”的概念，并使用“面积”来类比。这是对概率的第一步探索。为了让概率这个工具更加有用，数学家进一步构筑了“条件概率”，来深入探索概率中包含的数学结构。...我们要了解的“条件概率”这一概念，就对应这里的“相对比例”。 条件概率：何弃疗 上面公司的不同造成了绿地占比的不同，也就是说，公司这一因素影响了绿地占比。条件概率同样反映了其它因素对事件概率的影响。...因此，在接受治疗的条件下，康复的概率变成[$ 300/500 = 0.6$]。这个概率值高于总体的康复概率。...为了表达某一事件(治疗)对另一个事件(康复)概率的影响，概率论中引入条件概率的概念。条件概率记为[$P(R|T) = 300/500 = 0.6$]。R和T是两个事件，即治疗和康复。...我们在B样本空间中寻找A发生的概率。从上面的图中看，就是[$A \cap B$]的面积(概率测度)，除以B占据的面积(概率测度)，也就是我们条件概率的定义。
角度示例： 这个问题想出 x 和 角度 的取值范围都很简单，然后可以把他们转化为几何和代数，可以把 x 看作值域，角度看作定义域，这样图上就已经画出了一片空间。...概率定义及性质 只要定义在f上的，满足三个性质的p，我们都称为概率。 古典概率和几何概率都满足以下概率。 概率的性质： 6....，一个事件的概率也会发生变化；关键是看评估这个事件的概率的前提是什么，既是针对什么样的样本空间进行评估的，这才是条件概率真正的涵义所在；所以，笔者给出一个更为准确的定义，如下， 条件概率是指在某个特定前提条件下...相对于前提条件 的概率为 数学上，将上式中的 ()′ 表示为 (|)，所以我们有 所以归纳起来，条件概率就是指某个事件 B 对样本空间 Ω 的某个子集 的概率，而与其它某个事件是否真的发生与否无关...乘法公式和全概率公式 联合概率：指的就是事件 A 与事件 B 同时发生的概率，我们理解一下，B 事件具有一定概率发生，在 B 事件概率发生时事件 A 此时有一定概率发生， 它们的乘积可就是联合概率
高中的时候做过一道题：X有两个孩子，其中一个是男孩，另一个是女孩的概率等于多少？ 我其实很纠结，显然概率不等于0.5，但很害怕出题人自己也不懂，问过数学老师最后也没有弄清楚。...先验概率是通过统计得来的，比如生男生女的概率可以认为是1/2。 而后验概率则是观察到某一事件发生后，得到的在已知条件下的概率。 回到这道题，两个孩子已经出生了。...不考虑条件，两个男孩或者两个女孩的概率都是1/4，一个男孩和一个女孩的情况占1/2，现在去掉两个女孩的情况，一男一女的概率等于0.5/0.75，也就是2/3。...值得一提的是，这个例子中的两个事件是两个孩子的性别，他们有相同的概率，因此可以通过0.5的先验概率分析得出答案，如果是两个不同概率的事件，需要更多先验概率才能分析和计算。
喜欢总结一些工作中写的代码，将部分代码抽离出来，形成一个小的工具类或者jar包，方便在各个项目中使用，这样时间久了、总结的多了就形成了自己的代码库，这些都是自己...
问题简述 给予一个多维数组和一个描述取值路径的一维数组, 通过调用函数f返回取值路径描述的值，如 f([[1, 2], [3, 4], [5, 6]], [0, 0]) -> 1 原问题传送门 之所以想记录一下是因为之前有在...按大学老师教的来一套： 先找递归退出的条件，当路径取到最后或者目标数组已经取尽（这里似乎题目没有说清楚，暂定不对取值路径做限定吧） 再找递归的模式, 如果不满足递归退出的条件，则将目标数组缩小一维，传递新的取值路径并递归...如果仔细思考一下，这里的解题的思路其实和Array.reduce的模式很像 对一个数组进行遍历（对路径数组进行遍历） 每次遍历返回一个值，并作为参数传入下一次遍历（对目标函数的降维） 在遍历完成后，返回一个结果（取值路径对应的值...因为这里只做了取值的操作（a[i]），并不涉及任何的修改原数组的操作。这个答案也是在我提交后，所有答案中实现方案最好的一个。
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