首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Spring Boot 中使用 Function 和异步线程池处理列表拆分任务并汇总结果

    在 Java 开发中,处理大规模数据时,常需要将列表拆分为多个子列表并异步处理,最后汇总结果。...结果汇总:假设主线程需要获取到处理结果的成功记录数以及异常信息的描述,收集所有子任务的结果,计算总和并拼接消息,根据实际需求可以改成其他数据的收集。二、代码实现1....splitList 方法:按指定大小将列表拆分为子列表。processChunkAsync 方法:使用 @Async 标记异步执行,调用传入的 Function 处理子列表并返回结果。4....num).append(" "); } return new ProcessResult(sum, msg); }; // 执行列表处理并获取结果...使用 Function 定义每个子列表的处理逻辑,计算 sum 并拼接 msg。调用 ListProcessor 的 processList 方法异步处理所有子列表。

    11500

    Excel实战技巧85:从下拉列表中选择并显示相关的图片

    在《Excel实战技巧15:在工作表中查找图片》中,我们使用名称和INDEX/MATCH函数组合,在工作表中显示与所选择名称相对应的图片。...在《Excel实战技巧21:在工作表中查找图片(方法2)》中,使用名称和OFFSET/COUNTA/MATCH函数来实现相同的效果。...在《Excel实战技巧22:在工作表中查找图片(使用VBA代码)》中,使用VBA代码来达到根据名称显示相应图片的效果。本文实现的效果相同,实现的方法类似,但可能更简单些。...如下图1所示,工作表中显示了图片名称和对应的图片。注意,确保每张图片在单个单元格内,因为我们下面将会引用图片所在的单元格。 ?...图2 接着,选择要创建下拉列表的单元格,本例中为单元格E3,设置其数据有效性如下图3所示。 ? 图3 然后,选择单元格区域B3:C10。

    7.3K10

    Python 源代码里的算法——如何合并多个有序列表并使得结果依然有序?

    摄影:产品经理 朝闻道,晚上喝酒 去年的一篇文章《一日一技:在 Python 里面如何合并多个有序列表并使得结果依然有序?》,我很自不量力地提到了“多个有序列表”。...但实际上,那篇文章仅仅是合并两个有序列表而已。真正要合并多个有序列表并使结果依然有序,会难得多。...第一个元素是原来各个列表中最小的数字,这个很好理解,将会用来排序。但为什么代码里面有一行order * direction,并放到列表的第二项?...由于要对每个元素都进行对比,这就要求列表中的当前被对比的元素是可以比较大小的。但是迭代器是不能对比大小的。 回来我们的算法中,当 h 中的子列表第一个数字相同时,就会开始对比第二个数。...由于第二个数是按 A-E 分1-5,所以此时必定可以比较出结果,于是就是实现了:取最小的,如果相同就取第一个,这样的功能。不会去对比第三项迭代器。 我们继续来看 Python 的源代码。

    2.2K10

    Excel实战技巧86:从下拉列表中选择并显示相关的图片和文字说明

    在《Excel实战技巧22:在工作表中查找图片(使用VBA代码)》中,使用VBA代码来达到根据名称显示相应图片的效果。...在《Excel实战技巧85:从下拉列表中选择并显示相关的图片》中,以更为简单的方式实现的了显示图片的相同效果。本文将在显示图片的同时显示相关的文字说明。...如下图1所示,在《Excel实战技巧85:从下拉列表中选择并显示相关的图片》的工作表示例中,添加了图片文字说明。 ?...图1 选择要显示的图片所在单元格F3右侧的单元格G3,输入公式: =VLOOKUP(E3,B3:D10,3,0) 结果如下图2所示。 ? 图2 在单元格G3的位置,插入一个文本框。...图4 相关文章: Excel实战技巧15:在工作表中查找图片 Excel实战技巧21:在工作表中查找图片 Excel实战技巧22:在工作表中查找图片(使用VBA代码) Excel实战技巧85:从下拉列表中选择并显示相关的图片

    7.7K20

    一日一技:在 Python 里面如何合并多个有序列表并使得结果依然有序?

    摄影:产品经理 厨师:kingname 已知两个列表:[1,3,6,7,9]和 [2,4,5,8,10]如何合并两个列表,并得到最终结果 [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]?...最常想到的办法是先把两个列表加到一起,再排序: a = [1, 3, 6, 7, 9] b = [2, 4, 5, 8, 10] c = a + b c.sort() print(c) 运行效果如下图所示...: 但这样一来,你就浪费了这两个列表原本有序这个前置条件。...由于这两个列表有序,所以正确的处理算法应该是这样的: 首先对比 a[0]和 b[0],由于 a[0]更小,输出 a[0]。 再对比 a[1]和 b[0],发现 b[0]更小,输出 b[0]。...使用方法如下: import heapq list_a = [1, 3, 6, 7, 9] list_b = [2, 4, 5, 8, 10] result = list(heapq.merge(list_a

    1.4K20

    使用并解析 OPML 格式的订阅列表来转移自己的 RSS 订阅(解析篇)

    使用并解析 OPML 格式的订阅列表来转移自己的 RSS 订阅(解析篇) OPML 全称是 Outline Processor Markup Language ,即 大纲处理标记语言。...为了尽可能简化此博客的代码,参数我直接使用了 XElement 类型,以便在方法中使用 XPath 语法来解析。(当然,如果你是做库或者进行大型可维护项目的开发,这里就需要一些抽象了。)...这里,所有的 XML 解析均使用的是 XPath 语法,关于 XPath 语法,可以阅读 XML 的 XPath 语法 - walterlv,关于如何使用 XPath 在 .NET 中读写 XML 文件...使用此 OPML 模型 当你把这些类都准备好,那么你就可以使用简单的几句话来完成 OPML 文档的解析了。...由于我们本文中创建的模型均实现了 INotifyPropertyChanged 接口,所以你甚至可以直接将 Opml.ParseAsync 的返回结果应用于绑定。

    1.7K20

    使用并解析 OPML 格式的订阅列表来转移自己的 RSS 订阅(概念篇)

    不过我们这篇文章不会去谈历史,我们只谈它的格式以及使用。...也就是说,如果我们使用 OPML 储存 RSS 订阅列表,那么可以存为树状结构。在前面的例子中,我把自己的 RSS 订阅独立开来,把朋友和微软的 RSS 订阅分成了单独的组。...而 text 属性就是 RSS 订阅的显示文字,如果没有这个属性,那么 RSS 的订阅列表中将会是空白一片。 于是,我们解析 text 属性便可以得到可以显示出来的 RSS 订阅列表。...对于前面的例子对应的 RSS 订阅列表就可以显示成下面这样: - walterlv - Team - 林德熙 - Microsoft - Microsoft .NET Blog...本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。

    5.3K20

    Vue3学习(六)之使用Vue3进行数据绑定及显示列表数据

    写在前面 说来还是比较惭愧的,从周二开始事就比较多,周三电脑还坏了。 然后,就是各种乱七八杂、突如其来的破事,忙的团团转,由于走的过多了,导致不敢直腰,周四卧床一天。...我比较喜欢温宁这个角色,也就是居中的鬼将军,整部剧都是以2倍速看完的,主要都在看他,哈哈。 今天状态好点,就接着来更新了,下面就来更文了。...ref进行数据绑定结果: {{ebooks1}} {{ebooks1}} ...使用reactivef进行数据绑定结果:{{ebooks2}} {{ebooks2}} 比较麻烦,项目实际开发中必须统一,不能既使用reactive又使用ref; 用ref比较麻烦的是,使用变量的话,不管是获取还是使用的话都需要加上.value; 重新编译,启动服务,查看效果如下

    10.9K20

    10分钟学会使用YOLO及Opencv实现目标检测(上)|附源码

    在本教程中,将学习如何使用YOLO、OpenCV和Python检测图像和视频流中的对象。...主要内容有: 简要讨论YOLO算法; 使用YOLO、OpenCV、Python进行图像检测; 使用YOLO、OpenCV、Python进行视频流检测; 讨论YOLO算法的优点和缺点; 什么是YOLO...本文使用YOLOv3,并在COCO数据集上进行训练。 COCO数据集由80个标签组成,可以使用此链接找到YOLO在COCO数据集上训练的内容的完整列表。...当blob准备好了后,我们就会 通过YOLO网络进行前向传递; 显示YOLO的推理时间; 现在采取措施来过滤和可视化最终的结果。...然后,我们使用随机类颜色在图像上绘制边界框和文本 。最后,显示结果图像,直到用户按下键盘上的任意键。

    12.9K64

    使用OpenCV和Python计算图像的“色彩”

    今天我们将学习如何计算图像的色彩,然后,我们将使用OpenCV和Python实现色彩度量。 在实现了色彩度量之后,我们将根据颜色对给定的数据集进行排序,并使用我们上周创建的图像蒙太奇工具显示结果。...在for循环的最后一行中,我们将元组(imagePath, C)附加到结果列表(第15行)。 如果你用这个作为图片搜索引擎,你可能想要显示你的结果。...显示我们的结果在蒙太奇。...然后在第6行,我们将25幅色彩最丰富的图像存储到一个列表中。 类似地,在第7行,我们加载颜色最差的图像,也就是结果列表中的最后25个图像。我们将这个列表反向,以便图像按升序显示。...图像色彩计算结果 现在让我们让这个脚本工作并查看结果。今天我们将使用一个样本(1000张图像)的流行的UKBench数据集,一个包含日常对象的图像集合。

    3.8K40

    美翻你的朋友圈,Python生成蒙太奇马赛克图片

    原图效果图对比 最左边的是蒙太奇图缩小的效果,第二个则是正常大小显示的效果,第三张是原图,第四张是截取的某个区域的细节。从图四可以很容易看出,我们的蒙太奇图片是使用许多不同的图片拼接而成的。...先看看我们要用到的一些模块: import os import cv2 import math import numpy as np 其中opencv的安装如下: pip install opencv-python...3.1、图片预处理 人工挑图片还是比较麻烦的,所以我们只要求人先挑好一些图片,然后我们将不符合规范的图片删除即可: def renameImages(path): //获取图片路径列表...3.2、获取颜色的主色调列表 获取主色调列表前我们需要先获取主色调,这里直接使用bgr值的平均值作为主色调: def getDominant(im): """获取主色调""" b = int...而multiple参数则是缩放大小,当我们底图为50*50没有设置缩放时,结果图也是50*50,当我们将缩放设置为2,结果图则为100*100。

    1K30
    领券