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在Java中灵活使用迭代器,高效完成各类数据遍历

在Java开发中,如果我们需要遍历一个集合或者数组对象,传统的for循环方式其实并不够优雅。此时,Java提供了一种非常方便的机制--迭代器。...在main()方法中,程序创建了一个ArrayList对象,并向这个对象添加了三个字符串元素。接着,程序使用迭代器Iterator遍历了ArrayList,并打印了各个元素的值。...在main函数中创建了一个ArrayList对象arrayList,并向其中添加了四个字符串元素。接着使用迭代器Iterator遍历ArrayList中的元素。...优缺点分析使用迭代器遍历集合的优点在于,它可以避免我们在遍历集合时,使用传统的for循环方式造成的角标越界等问题。此外,迭代器使得代码更易于阅读和理解。...在Java开发中,我们经常需要遍历集合中的元素,使用迭代器可以使得代码更加优雅和易于理解。我们需要根据具体的业务场景,来选择最适合的遍历方式。...

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    Netty在Dubbo服务暴露时何时被使用

    Dubbo的底层通信使用的是Netty....关于Dubbo的服务暴露流程,网络上已经有很多优质的文章.此篇文章以Dubbo的服务暴露为主线(不会详细讲解),观察一下,Netty在服务暴露过程中何时被使用. // 服务暴露的起点 com.alibaba.dubbo.config.spring.ServiceBean...也就是说,在暴露服务的过程中,在进行doLocalExport本地暴露的时候,会分别经过RegistryProtocol#export和DubboProtocol#export,最后通过Netty创建一个服务端...虽然本地服务已经暴露,但是还需要将服务注册到注册中心(例如ZK) 在没有注册到ZK之前,查看下ZK信息 是没有dubbo节点信息的....总结 Dubbo在暴露服务的过程中,首先会通过Netty创建并启动服务端,监听外部调用接口的请求.紧接着会将服务注册到注册中心(例如Zookeeper).

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    在应用中导航时使用 SafeArgs | MAD Skills

    今天为大家发布本系列文章中的第三篇: 在应用中导航时使用 SafeArgs。...然后它会生成代码帮您解决创建 Bundle 时所需完成的冗长的过程,并且在接收侧提取数据。 您也可以直接使用 Bundle,但是我们建议使用 SafeArgs。...所以需要将它设置为 gradle 依赖,并且在构建时使其能够正确运行来生成所需的代码。...所以我在对话框中 Default Value (默认值) 的位置输入了 -1,因为 -1 并不是一个有效的索引值。...通过这样的方式,您可以更好地利用数据封装,在目的地之间仅仅传递所需的数据而无需在更大的范围内暴露数据。 请继续关注我们后续的关于导航组件的内容,接下来我们会介绍如何使用 Deep Link。

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    在Linux中使用rsync进行备份时如何排除文件和目录?

    在Linux系统中,rsync是一种强大的工具,用于文件和目录的备份和同步。然而,在进行备份时,我们可能希望排除某些文件或目录,例如临时文件、日志文件或其他不需要备份的内容。...本文将介绍在Linux中使用rsync进行备份时如何排除文件和目录的方法。图片方法一:使用--exclude选项rsync提供了--exclude选项,可以在命令行中指定要排除的文件或目录。...方法三:使用rsync的模式匹配rsync还支持使用模式匹配来排除文件和目录。我们可以使用通配符来匹配文件和目录名。.../在上述示例中,我们使用*.log来排除所有以".log"结尾的文件,并使用temp*/来排除以"temp"开头的目录。...图片结论在Linux中,使用rsync进行备份时,排除文件和目录对于保持备份的干净和高效非常重要。

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    使用Keras在训练深度学习模型时监控性能指标

    Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。 除了为分类和回归问题提供标准的指标以外,Keras还允许用户自定义指标。...这使我们可以在模型训练的过程中实时捕捉模型的性能变化,为训练模型提供了很大的便利。 在本教程中,我会告诉你如何在使用Keras进行深度学习时添加内置指标以及自定义指标并监控这些指标。...Keras中的自定义性能评估指标 除了官方提供的标准性能评估指标之外,你还可以自定义自己的性能评估指标,然后再调用compile()函数时在metrics参数中指定函数名。...Keras Metrics API文档 Keras Metrics的源代码 Keras Loss API文档 Keras Loss的源代码 总结 在本教程中,你应该已经了解到了如何在训练深度学习模型时使用...具体来说,你应该掌握以下内容: Keras的性能评估指标的工作原理,以及如何配置模型在训练过程中输出性能评估指标。 如何使用Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标。

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