使用streams将列表的收集与单值相结合 - 腾讯云开发者社区

由于该列表在终端收集操作开始之前被修改，结果将是一串“one two three”。...---- Reduction operations归约操作一个归约操作（也称为折叠）接受一系列的输入元素，并通过重复应用组合操作将它们组合成一个简单的结果，例如查找一组数字的总和或最大值，或者将元素累积到一个列表中...使用reduce（）代替了归约操作的并行化的所有负担，并且库可以提供一个高效的并行实现，不需要额外的同步前面展示的“widgets”示例展示了如何与其他操作相结合，以替换for循环。...我们可以使用Collector来抽象的表达描述这三部分。上面的例子可以将字符串collect到列表中，可以使用一个标准收集器来重写： ? 将可变的归约打包成收集器有另一个优点：可组合性。...就像常规的reduce操作一样,只有满足适当的条件collect() 操作才能够并行化对于任何部分累计运算的结果，将其与空结果容器相结合combiner 必须产生一个等效的结果也就是说，对于任意一个部分累计运算的结果

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Java Streams 的潜力

在这篇文章中，我将介绍 5 个实用技巧，帮助你更好地运用 Java Streams。这些方法不仅能简化复杂的数据转换，还能让你的代码更加清晰和高效。...，并通过 filter 筛选出有趣的灵魂（Teseter），最后将结果收集到一个新的 funTesters 列表中。...使用 mapToInt 提取 int 值并通过 reduce 计算总和是处理这类问题的常见模式。这种方法简洁而强大，适用于各种类似的数据处理场景。进阶 reduce 还能用于其他类型的汇总操作。...分组基础 groupBy 是 Java Streams API 中的一个强大功能，它允许你根据某个特性将流中的元素分组。...(FunTester::getCompanyYears)); 代码演示了如何使用 Java Streams API 将 FunTester 对象按司龄（getCompanyYears）进行分组。

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Kafka 3.0 重磅发布，有哪些值得关注的特性？

④KIP-744：迁移 TaskMetadata，并 ThreadMetadata 与内部实现的接口 KIP-744 将 KIP-740 提出的更改更进一步，并将实现与许多类的公共 API 分开。...这将允许新的 Streams 应用程序使用在 Kafka 代理中定义的默认复制因子，因此在它们转移到生产时不需要设置此配置值。请注意，新的默认值需要 Kafka Brokers 2.5 或更高版本。...⑩KIP-732：弃用 eos-alpha 并用 eos-v2 替换 eos-beta 在 3.0 中不推荐使用的另一个 Streams 配置值是 exactly_once 作为属性的值 processing.guarantee...新参数接受逗号分隔的主题名称列表，这些名称对应于可以使用此应用程序工具安排删除的内部主题。...将此新参数与现有参数相结合，--dry-run 允许用户在实际执行删除操作之前确认将删除哪些主题并在必要时指定它们的子集。

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Kafka 3.0重磅发布，弃用 Java 8 的支持！

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Kafka 3.0发布，这几个新特性非常值得关注！

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Flutter响应式编程：Streams和BLoC

单订阅Stream这种类型的Stream只允许在该Stream的整个生命周期内使用单个监听器。即使在第一个订阅被取消后，也无法在此类流上收听两次。...为此，我们应用StreamTransformer来过滤（第14行）值，只让偶数经过。 RxDart 如今，如果我不提及RxDart，那么Streams的介绍将不再完整。...关于BLoC的个人建议与BLoC相关的第三条规则是：“依赖于Streams对输入（Sink）和输出（stream）的独占使用”。我的个人经历稍微关系到这个说法......让我解释一下。...使这项工作的示例代码可以是：我不知道您的意见，但就个人而言，如果我没有任何与代码移植/共享相关的限制，我发现这太笨重了，我宁愿在需要时使用常规的getter / setter并使用Streams /...获取页面后，所有已获取电影的新列表将发送到_moviesController。

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Kafka 3.0重磅发布，都更新了些啥？

KIP-744：迁移 TaskMetadata，并 ThreadMetadata 与内部实现的接口 KIP-744 将 KIP-740 提出的更改更进一步，并将实现与许多类的公共 API 分开。...这将允许新的 Streams 应用程序使用在 Kafka 代理中定义的默认复制因子，因此在它们转移到生产时不需要设置此配置值。请注意，新的默认值需要 Kafka Brokers 2.5 或更高版本。...KIP-732：弃用 eos-alpha 并用 eos-v2 替换 eos-beta 在 3.0 中不推荐使用的另一个 Streams 配置值是 exactly_once 作为属性的值 processing.guarantee...新参数接受逗号分隔的主题名称列表，这些名称对应于可以使用此应用程序工具安排删除的内部主题。...将此新参数与现有参数相结合，--dry-run 允许用户在实际执行删除操作之前确认将删除哪些主题并在必要时指定它们的子集。

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NVIDIA NIM新技能：教你如何读懂财报，精准捕捉投资机会

通过分析财报电话会议记录，投资者可以收集有关公司未来收益和估值的宝贵信息。二十多年来，财报电话会议记录已成功用于生成 alpha。...在我们的评估中，我们使用了 10 家公司的子集，然后从中随机选择了 63 份成绩单进行手动注释。对于所有成绩单，我们回答了以下一组问题：公司的主要收入来源是什么，在过去一年中发生了怎样的变化？...NIM 构建 RAG 管道 RAG 是一种通过从大型语料库中检索相关文档与文本生成相结合来增强语言模型的方法。...然后，Top-N 最相关的文档与用户查询一起传递到 LLM。检索到的文档用作模型答案的上下文。请注意，可以进行修改以提高模型的答案准确性，但现在我们将继续使用最简单的鲁棒方法。...现在可以轻松修改代码以读取多个脚本并回答不同的用户查询。第 5 步：评估若要评估检索步骤的性能，请使用前面描述的带批注的问答对逐个键将真实 JSON 与预测的 JSON 进行比较。

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Lambda表达式和流（Streams）简化代码：提升Java开发效率

本篇博客将详细介绍如何使用Lambda表达式简化集合处理，以及如何利用Streams API进行流式数据处理，让你在编写Java代码时更加高效。...例如，我们可以使用filter方法来过滤掉不需要的元素，map方法进行转换操作等。假设我们有一个包含多个语言的列表，我们只想打印出包含字母“J”的语言。...Stream进行聚合操作 Streams还支持聚合操作，比如求和、求最大值、求平均值等。...Stream进行复杂的链式操作 Streams最强大的地方在于可以将多个操作链式组合。...，接着通过map将语言转换成大写形式，再通过sorted进行排序，最后将结果收集到一个新的列表中。

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java8 Streams API 详解（下）-- 详解 Stream 操作

引言上一篇文章中，我们介绍了 Streams API 是如何使用的，以及列出了 java8 中 Streams API 包含的所有操作。...java8 Streams API 详解（上） -- 入门篇那么，这些操作具体应该如何使用呢？本文，我们就来详细介绍一下每个操作的具体用法和例子。 2....extends R>> mapper); flatMap 与 map 一样用于流的元素的转换，但区别在于 flatMap 可以通过将原有的流进行拆分与重组实现转换结果多于原元素数的效果，其最大的优势在于多个流的生成和合并...super T> predicate); 和 map 一样，filter 是 Streams API 中使用最为频繁的操作之一他的功能是将流中的部分元素过滤掉，上面的例子中我们已经使用过 filter...，map 用来提供分布式处理，reduce 用来将数据进行聚合在 Streams API 中，reduce 也充当了组合元素的角色，它提供一个起始值（种子），然后依照运算规则，和前面 Stream 的第一个

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DeepMind将部分健康业务移交谷歌，包括其开发AI应用Stream的团队

Deepmind宣布，移动应用程序Streams背后的团队将加入谷歌，这一程序可以帮助医生和护士为患者提供更快，更好的护理。...它在2014年与谷歌合作的原因之一是有机会利用谷歌的规模和经验建立亿用户产品，以更快地将突破带到更广阔的世界。...DeepMind愿景是Streams现在成为各地护士和医生的AI助手，将最佳算法与直观设计相结合，所有这些都得到了严谨的证据支持。在谷歌内部工作的团队以及来自整个组织的优秀同事将帮助实现这一愿景。...在计划团队过渡时，双方将进行合作，信息治理和安全仍然是首要任务。患者数据仍然受到合作伙伴的严格控制，所有关于其使用的决定将继续由他们决定。...作为一个研究机构，DeepMind将继续与学术界，NHS及其他地区的合作伙伴一起开展基础健康研究。

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xmpp即时通讯二

习惯于将XML考虑成以文档为中心的人可能希望看到客户端与服务器的会话作为两个末端开口的（自由回答的）XML文档的组成部分：一个从客户端到服务器，另一个从服务器到客户端。...在客户端到服务器端通信的上下文中，服务器必须允许客户端为了从客户端到服务器与服务器到客户端的XML节发送共享的一个单 TCP连接。...如果属性包含在内，接收实体应当记住此值并做为初始流与响应流的缺省值；如果此属性不包含在内，接收实体应当为两个流使用一个可配置的缺省值，它必须为响应流在头中通信。...举例：次版本号可能指处理消息，出席，或IQ节新近定义的‘type’属性值；有更大次版本号的实体将简单注意它的通信者不理解此‘type’属性值，并因此而不发送它。 ...20）错误条件是由此列表中的其它已定义条件中的一个；此错误条件应当仅用在与特殊-应用条件相结合。

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Java 8中的Lambda 和 Stream (from Effective Java 第三版)

computeIfAbsent 方法简化了将多个值与每个键相关联的映射的实现。现在考虑以下程序，它解决了同样的问题，但大量使用了流。...使用流很难做的一件事是同时从管道的多个阶段访问相应的元素：一旦将值映射到某个其他值，原始值就会丢失。...最后，我们在比较器上调用 reverse，因此我们将单词【出现的频率】从最频繁到最不频繁进行排序。然后将流限制为十个单词并将它们收集到一个列表中是一件简单的事情。 ...使用合并函数将与键关联的任何其他值与现有值组合，因此，例如，如果合并函数是乘法，则通过值映射最终得到的值是与键关联的所有值的乘积。 ...下游收集器从一个包含类别中所有元素的流中生成一个值。此参数的最简单用法是传递 toSet()，这将生成一个映射，其值是元素集而不是列表。

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C# 8中的Async Streams

如果可以将Async/Await特性与yield操作符一起使用，我们就可以使用非常强大的编程模型（如异步数据拉取或基于拉取的枚举，在F#中被称为异步序列）。...与Rx不同，Async Streams可以按需被调用，并生成多个值，直到达到枚举的末尾。在本文中，我将对拉取模型和推送模型进行比较，并演示每一种技术各自的适用场景。...我将使用很多代码示例向你展示整个概念和它们的优点，最后，我将讨论Async Streams功能，并向你展示示例代码。拉取式编程模型与推送式编程模型 ?...我们可以看到计算过程是在另一个线程中运行，但结果仍然是作为一个值返回！想象一下，我们可以按照命令式风格将惰性枚举（yield return）与异步方法结合起来。...结果（所有结果都在集合中累积）作为一个块返回，但这不是我们想要的惰性行为，我们的目标是将惰性行为与异步计算风格相结合。

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Kafka快速上手（2017.9官方翻译）

您可以使用随kafka一起打包的便捷脚本来获取一个快速和脏的单节点ZooKeeper实例。...“replicas”是复制此分区的日志的节点列表，无论它们是领先者还是现在都是活着的。 “isr”是一组“同步”副本。这是副本列表的子集，它目前是生存和追赶领导者的。...它是一个可扩展的工具，运行连接器，实现与外部系统交互的自定义逻辑。...步骤8：使用Kafka Streams处理数据 Kafka Streams是用于构建关键任务实时应用程序和微服务的客户端库，其中输入和/或输出数据存储在Kafka群集中。...Kafka Streams将客户端的编写简单性和部署标准Java和Scala应用程序与Kafka服务器端集群技术的优势相结合，使这些应用程序具有高度可扩展性，可扩展性，容错性，分布式等特点。

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PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上)

具体是将输入一个 minibatch 的数据均分成多份，分别送到对应的 GPU 进行计算。在 GPUs 之间复制模型。与 Module 相关的所有数据也都会复制多份。...PyTorch 使用多线程来并行前向传播，每个 GPU 在单独的线程上将针对各自的输入数据独立并行地进行 forward 计算。在 master GPU 之上收集（gather）输出，计算损失。...即通过将网络输出与批次中每个元素的真实数据标签进行比较来计算损失函数值。把损失在 GPUs 之间 scatter，在各个GPU之上运行后向传播，计算参数梯度。在 GPU 0 之上归并梯度。...1.3 从操作系统角度看从操作系统角度看，DP 和 DDP 有如下不同（我们属于提前剧透）： DataParallel 是单进程，多线程的并行训练方式，并且只能在单台机器上运行。...Scatter 拓展了 Function，逻辑如下：如果 cuda 可用，则得到 streams 列表，这样可以在后台流进行 CPU 到 GPU 的拷贝。

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Java8编程思想之Lambda表达式&Stream流式编程&方法引用（method references）

通过放弃对迭代过程的控制，我们把控制权交给并行化机制。我们将在并发编程一章中学习这部分内容。另一个重要方面，流是懒加载的。这代表着它只在绝对必要时才计算。你可以将流看作“延迟列表”。...flatMap() 做了两件事：将产生流的函数应用在每个元素上（与 map() 所做的相同），然后将每个流都扁平化为元素，因而最终产生的仅仅是元素。...我们最后使用到的是 FileToWordsRegexp.java，它的问题是需要将整个文件读入行列表中 —— 显然需要存储该列表。而我们真正想要的是创建一个不需要中间存储层的单词流。...例如，我们可以将元素收集到任意一种特定的集合中。假设我们现在为了保证元素有序，将元素存储在 TreeSet 中。...下面我们来将一个文件中的单词收集到 TreeSet 集合中。

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什么是Java中的并行流和并发流？提供使用并行流或并发流实际案例

在Java中，Java 8引入了并行流（Parallel Streams）和并发流（Concurrent Streams）作为处理集合数据的新特性。这两个特性旨在提高对大型数据集的处理性能。...1、并行流（Parallel Streams）：并行流是一种利用多线程来加速处理集合数据的机制。它通过将数据分割成多个小块，并在多个线程上并行执行操作，从而提高处理速度。...在Java中，我们可以使用`parallel`方法将顺序流转换成并行流。下面是一个使用并行流的实际案例。...然后，我们使用并行流的`parallelStream`方法将顺序流转换成并行流。接着，通过`mapToLong`方法将每个元素进行平方处理，并使用`sum`方法计算处理后的元素的总和。...接着，通过并发流的`parallelStream`方法并行处理缓存中的对象，使用`map`方法对每个对象进行处理，并使用`Collectors.toSet`方法将处理后的对象收集到一个集合中。

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Apache Kafka - 流式处理

这种时间主要是Kafka内部使用的,和流式应用无太大关系。处理时间(Processing Time):应用程序收到事件并开始处理的时间。这种时间不可靠,可能会产生不同的值,所以流式应用很少使用它。...本地状态或内部状态:只能被单个应用程序实例访问,使用内嵌数据库维护,速度快但受限于内存大小。许多设计将数据拆分到子流使用本地状态处理。...【单事件处理拓扑】这种模式可以使用一个生产者和一个消费者来实现. ---- 使用本地状态多数流处理应用聚合信息,如每天最高最低股票价和移动平均值。...Streams API聚合结果写入主题,常为压缩日志主题,每个键只保留最新值。如果聚合窗口结果需更新,直接为窗口写入新结果,覆盖前结果。...,如Dataflow或Streams 将更新后的聚合结果直接 overwrite,使用压缩日志主题避免结果主题无限增长事件的乱序和迟到是流处理的常见场景,但又不太适合批处理的重新计算方式。

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【译】Promise、Observables和Streams之间的区别是什么？

Observables 除了提供 Promise 中的特性还提供更多特性：随着时间的推移，它可以有多个值：如果我们保持对时事通讯的订阅处于打开状态，我们将获得下一个生成值。...一个 promise（生产者）向注册的回调（消费者）传递一个被解析后的值，但与函数不同的是，promise 负责精确确定何时将该值推送到回调。...为例（Java 的 ReactiveX API，用于使用可观察流进行异步编程）我们可以使用 RxJava 执行异步任务使用 Java 8 Stream，我们将遍历您的集合中的项我们可以在 RxJava...中做几乎相同的事情（遍历集合的项），但由于RxJava 专注于并发任务，它使用同步，加锁等等，所以，使用RxJava的相同任务可能会比Java 8的Stream要慢 RxJava 可以与 CompletableFuture...它是关于将集合转换成流，并行处理元素，然后将结果元素收集到集合中. 集合是一种在内存中保存元素的数据结构。集合中的每个元素都是在它实际成为该集合的一部分之前计算出来的。因此，它是一组急于被计算的值。

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