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Java Stream流使用语法详解

如何使用Stream? 聚合操作是Java 8针对集合类,使编程更为便利的方式,可以与Lambda表达式一起使用,达到更加简洁的目的。 前面例子中,对聚合操作的使用可以归结为3个部分: 1)创建Stream:通过stream()方法,取得集合对象的数据集。 2) Intermediate:通过一系列中间(Intermediate)方法,对数据集进行过滤、检索等数据集的再次处理。如上例中,使用filter()方法来 对数据集进行过滤。 3)Terminal通过最终(terminal)方法完成对数据集中元素的处理。如上例中,使用forEach()完成对过滤后元素的打印。 在一次聚合操作中,可以有多个Intermediate,但是有且只有一个Terminal。也就是说,在对一个Stream可以进行多次转换操作,并不是每次都对Stream的每个元素执行转换。并不像for循环中,循环N次,其时间复杂度就是N。转换操作是lazy(惰性求值)的,只有在Terminal操作执行时,才会一次性执行。可以这么认为,Stream 里有个操作函数的集合,每次转换操作就是把转换函数放入这...

ECCV 2020 双料冠军团队,带你7日攻克目标检测

计算机视觉最火方向是什么? 当然是目标检测啦! 目标检测,是计算机视觉领域的核心问题之一,近两年全球顶会的相关论文达上百篇,受到越来越多的人关注。无论是做人脸识别、自动驾驶、文字检测、人机交互,都离不开目标检测这一大基石。 随着精准度的逐年提升,目标检测技术的落地愈发成熟,已被广泛应用于工业、交通、遥感、医疗、娱乐等各个领域! 百度作为「中国AI头雁」在目标检测算法研究、产业实践、工业落地方面,积累了丰富的经验! 2020年7月,百度PaddleDetection研发团队探索并开源了工业级目标检测模型PP-YOLO,精度及预测速度优于YOLOv4,处于业界领先行列! 2020年8月,百度视觉团队在国际视觉领域顶级赛事ECCV 2020中表现优异,拿下目标检测领域Tiny Object Detection和COCO的“双料冠军”! 为帮助更多开发者深入理解目标检测这一领域,百度视觉团队与PaddleDetection研发团队强强联合,结合多年实战经验,亲自授课,带领大家专项攻克目标检测! 下载安装命令 ## CPU版本安装命令 pip install -f https://p...

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