Dataset API 'flat_map‘方法对使用'map’方法的相同代码产生错误 - 腾讯云开发者社区

文章目录一、使用 map 集合的 find 方法遍历 map 集合二、代码示例一、使用 map 集合的 find 方法遍历 map 集合 ---- 使用 map 集合的 find 方法遍历 map...集合 , 传入一个闭包参数 ; 该闭包中 , 可以有 1 个参数 , 也可以有 2 个参数 ; 如果有 1 个参数 , 则传递 Entry 键值对对象 ; 如果有 2 个参数 ,...则传递键和值两个对象 ; 该方法会返回 map 集合中第一个查找到的 Entry 键值对对象 , 该对象中包含一个键和值 ; map 集合的 find 方法函数原型 : /...---- 代码示例 : class Test { static void main(args) { // 创建键值对 // 键 Key 可以不使用引号 , 可以使用单引号...'' , 也可以使用双引号 "" def map = [J:"Java", "K":"Kotlin", 'G':"Groovy"] // 遍历 map 集合

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【Groovy】map 集合 ( map 集合遍历 | 使用 map 集合的 each 方法遍历 map 集合 | 代码示例 )

文章目录一、使用 map 集合的 each 方法遍历 map 集合二、代码示例一、使用 map 集合的 each 方法遍历 map 集合 ---- 遍历 map 集合 , 可以调用 map 集合的...each 方法 ; list 集合中 , 调用 each 方法 , 传入的闭包中有 1 个参数 ; 参考【Groovy】集合遍历 ( 使用 for 循环遍历集合 | 使用集合的 each 方法遍历集合...| 集合的 each 方法返回值分析 ) 集合 ; map 集合中 , 调用 each 方法 , 传入的闭包有 2 个参数 ; 2 个参数分别是 Key 和 Value , 这两个参数没有指定类型..., 会根据当前遍历的 map 集合进行自动类型适配 ; map 集合的 each 方法函数原型 : /** * 允许使用闭包迭代映射。...Test { static void main(args) { // 创建键值对 // 键 Key 可以不使用引号 , 可以使用单引号 '' , 也可以使用双引号

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TensorFlow2.X学习笔记(5)--TensorFlow中阶API之数据管道

使用 tf.data API 可以构建数据输入管道，轻松处理大量的数据，不同的数据格式，以及不同的数据转换。....*")) zip: 将三个长度相同的Dataset横向铰合。 Python #zip:将三个长度相同的Dataset横向铰合。...Python ds = tf.data.Dataset.range(12) #window返回的是Dataset of Dataset,可以用flat_map压平 ds_window = ds.window...()方法代替flat_map()方法 ds = ds_files.interleave(lambda x:tf.data.TextLineDataset(x).skip(1)) for line in...(): #假设每一步训练需要0s time.sleep(0) 5，使用 map转换时，先batch, 然后采用向量化的转换方法对每个batch进行转换。

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数据管道Dataset

使用 tf.data API 可以构建数据输入管道，轻松处理大量的数据，不同的数据格式，以及不同的数据转换。...Dataset包含了非常丰富的数据转换功能。 map: 将转换函数映射到数据集每一个元素。 flat_map: 将转换函数映射到数据集的每一个元素，并将嵌套的Dataset压平。...interleave: 效果类似flat_map,但可以将不同来源的数据夹在一起。 filter: 过滤掉某些元素。 zip: 将两个长度相同的Dataset横向铰合。...4，使用 cache 方法让数据在第一个epoch后缓存到内存中，仅限于数据集不大情形。 5，使用 map转换时，先batch, 然后采用向量化的转换方法对每个batch进行转换。...5，使用 map转换时，先batch, 然后采用向量化的转换方法对每个batch进行转换。 ?

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LineFlow：PyTorch或任何框架的简单NLP数据集处理程序

可以使用其他标记化方法，如 spaCy，StanfordNLP 和 Bling Fire 等。例如如果想使用 Bling Fire ，将获得以下代码。...这是直观的形象dataset.flat_map(lambda x: x)。该d图中表示dataset的代码。 flat_map 有点令人困惑，但它等于以下代码。...x: x) # same as above 通过使用提取每个标记后 flat_map，传递 self.dictionary.add_word 构建词汇表的标记。...self.dictionary.add_word(word) 接下来，将看到索引的代码块。索引由以下块完成。在这里还使用flat_map索引每个标记并展平它。...LineFlow通过矢量化文本数据来完成less循环和较少嵌套的代码。可以使用Python的map完全相同。

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猿学－Tensorflow中的数据对象Dataset

基础概念在tensorflow的官方文档是这样介绍Dataset数据对象的： Dataset可以用来表示输入管道元素集合（张量的嵌套结构）和“逻辑计划“对这些元素的转换操作。...() as sess: for i in range(6): print(sess.run(element)) 以上代码运行结果：2 3 4 5 6 7 8.flat_map flat_map...可以将map_func函数映射到数据集（与map不同的是flat_map传入的数据必须是一个dataset）。...函数形式：flat_map(map_func) 参数map_func:映射函数具体例子 dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1,2,3,4,5,6,7,8,9...： (1, 2) (2, 6) (3, 8) 到这里Dataset中大部分方法都在这里做了初步的解释，当然这些方法的配合使用才能够在建模过程中发挥大作用。

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一行代码, Java 怎样把List 转成 Map 的方法( Java 8 中的Stream API )

List subs = getDirectSubordinates(workNo); // 一行代码, 把List 转成 Map val subMap = subs.stream...().collect(Collectors.toMap(EmployeeJobDTO::getWorkNo, it -> it)); 代码解析 public static Collector..., Map> toMap( Function keyMapper, // Key 映射器 Function<? super T, ?...toMap(keyMapper, valueMapper, throwingMerger(), HashMap::new); } public static Map..., Map> toMap(Function<? super T, ?

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【tensorflow2.0】数据管道dataset

使用 tf.data API 可以构建数据输入管道，轻松处理大量的数据，不同的数据格式，以及不同的数据转换。...Dataset包含了非常丰富的数据转换功能。 map: 将转换函数映射到数据集每一个元素。 flat_map: 将转换函数映射到数据集的每一个元素，并将嵌套的Dataset压平。...interleave: 效果类似flat_map,但可以将不同来源的数据夹在一起。 filter: 过滤掉某些元素。 zip: 将两个长度相同的Dataset横向铰合。...4，使用 cache 方法让数据在第一个epoch后缓存到内存中，仅限于数据集不大情形。 5，使用 map转换时，先batch, 然后采用向量化的转换方法对每个batch进行转换。...map转换时，先batch, 然后采用向量化的转换方法对每个batch进行转换。

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tf.data

如果您想确保数据集的顺序保持不变，请使用flat_map。...的泛化，因为flat_map生成与tf.data. data. interleave相同的输出(cycle_length=1)。...cycle_length控制同时处理的输入元素的数量。如果将cycle_length设置为1，则此转换将一次处理一个输入元素，并将产生与tf.data. data. flat_map相同的结果。...要在函数内部使用Python代码，有两个选项:1)依靠AutoGraph将Python代码转换成等价的图形计算。这种方法的缺点是AutoGraph可以转换一些但不是所有的Python代码。...2)使用tf.py_function，它允许您编写任意Python代码，但通常会导致比1)更差的性能。参数：map_func:映射张量嵌套结构的函数(具有self定义的形状和类型)。

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TensorFlow读写数据

我们第一个例子中，直接使用dataset的api去加载mnist的数据。(minst的数据要么我们是提前下载好，放在对应的目录上，要么就根据他给的url直接从网上下载)。...…等等) 使用迭代器对dataset进行消费(遍历) demo代码如下： import tensorflow as tf def read_tensorflow_tfrecord_files():...这里我们用到的api是：dataset.shffle(); 三、再来聊聊dataset 我从官网的介绍中截了一个dataset的方法图(部分)： ?...),flat_map(),zip(),repeat()等等文档中一般都有给出例子，跑一下一般就知道对应的意思了。...面向的是同一个DataSet 3.可重新初始化：同一个Iterator从不同的DataSet中读取数据 DataSet的对象具有相同的结构，可以使用tf.data.Iterator.from_structure

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Python链式操作：PyFunctional

流、转换和动作 PyFunctional有三种类型的功能： 1、流：读取数据以供集合API使用。 2、转换：使用诸如map, flat_map和filter之类的函数从流中转换数据。...以下操作并行运行，在将来的版本中将实现更多的操作： ● map/select ● filter/filter_not/where ● flat_map 并行化使用Python multiprocessing...Streams API 所有的PyFunctional流都可以通过seq对象来访问。创建一个流的主要方法是通过调用一个可迭代的seq。...类似地， repr也是缓存的，因为它在交互式会话中经常使用，而交互式对话中不希望重新计算相同的值。以下是一些检查谱系的例子。 ? 如果通过seq.open和相关API打开文件，则会给予特殊处理。...到目前为止，pull请求的接受率为100％，贡献者对代码提供了有价值的反馈和评论。听到这个软件包的用户，特别是它的用途，运行良好，和还有什么可以改进，真是太棒了。

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反应式编程详解

反应式宣言是一份构建现代云扩展架构的参考方案框架。这个框架主要使用消息驱动的方法来构建系统，在形式上可以达到弹性和回弹性，最后可以产生即时响应性的价值。如图 4 所示： ?...map — 映射，通过对序列的每一项都应用一个函数变换 Observable 发射的数据，实质是对序列中的每一项执行一个函数，函数的参数就是这个数据项 scan — 扫描，对 Observable...和 map 是两个非常重要的操作符，map 的操作很简单，就是传入一个函数，这个函数会将数据进行转换，一个输入对应一个输出 flat_map 和 map 不同，其返回值是一个 Observable，...这两个操作的使用场景很好区分，当转换过程是同步过程时，使用 map，当转换过程是异步过程时使用 flat_map。...流的初始化函数，只有在被订阅时，才会执行。流的操作，只有在有数据传递过来时，才会进行，这⼀切都是异步的。（错误的理解了代码执行时机）在没有弄清楚 Operator 的意思和影响前，不要使用它。

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听GPT 讲Rust源代码--srctools(26)

此模式在某些情况下可能会产生错误，因为对于None值来说，map方法不会执行任何操作，而unwrap_or方法可能会返回一个预期之外的值。...例如，该lint可能会检查是否存在可能导致错误的潜在问题，比如偏移量超出文件范围，或者是否可以使用其他更简洁的方式来实现相同的功能。...例如，它会检查是否在处理错误的代码块中使用了ok()和expect()方法，以及它们是否被合理地使用。如果发现不合理的使用，lint规则会产生相应的警告或建议，以帮助开发者避免潜在的错误和不良习惯。...这些enum类型的定义和使用，使得在filter_map.rs文件中的lint规则能够对代码进行静态分析，识别不规范或错误的filter_map使用，并通过生成报告提示用户相应的问题和建议。...具体而言，它会分析代码中的函数调用，并匹配使用了flat_map和identity函数的组合形式。一旦匹配成功，它会生成相应的警告信息。

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dotnet 读 WPF 源代码笔记使用 Win32 方法修改窗口的坐标和大小对窗口依赖属性的影响

WPF 依赖属性的值，而什么时候不会本文将会用到很多 Win32 方法，在 dotnet 基金会开源了对 win32 等的调用的封装库，请看 https://github.com/dotnet/pinvoke...GetWindowRect 方法获取 Win32 窗口的坐标和大小而更改依赖属性的逻辑是放在 WmMoveChangedHelper 方法的，代码如下 internal void WmMoveChangedHelper...DoubleUtil.AreClose(_actualTop, ptLogicalUnits.Y)) { // 忽略代码 } 如果此时我在使用 Win32 更改的过程中，也修改了 Left 和...如果你想持续阅读我的最新博客，请点击 RSS 订阅，推荐使用RSS Stalker订阅博客，或者前往 CSDN 关注我的主页本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名林德熙（包含链接： https://blog.lindexi.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。

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Flink的groupBy和reduce究竟做了什么

Combine可以理解为是在map端的reduce的操作，对单个map任务的输出结果数据进行合并的操作。...Combine可以理解为是在map端的reduce的操作，对单个map任务的输出结果数据进行合并的操作。combine是对一个map的，而reduce合并的对象是对于多个map。...map函数操作所产生的键值对会作为combine函数的输入，经combine函数处理后再送到reduce函数进行处理，减少了写入磁盘的数据量，同时也减少了网络中键值对的传输量。...在Map端，用户自定义实现的Combine优化机制类Combiner在执行Map端任务的节点本身运行，相当于对map函数的输出做了一次reduce。...集群上的可用带宽往往是有限的，产生的中间临时数据量很大时就会出现性能瓶颈，因此应该尽量避免Map端任务和Reduce端任务之间大量的数据传输。

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Flink实战(三) - 编程范式及核心概念

DataSet API中的概念完全相同，只需用ExecutionEnvironment和DataSet替换即可。...最初通过在Flink程序中添加源来创建集合，并通过使用诸如map，filter等API方法对它们进行转换来从这些集合中派生新集合。...每个程序包含相同的基本部分：获得执行环境，加载/创建初始数据，指定此数据的转换，指定放置计算结果的位置，触发程序执行 Scala版本我们现在将概述每个步骤 Scala DataSet API...DataStream 也可以通过使用转换函数调用DataSet上的方法来应用转换。...Java API提供从Tuple0到Tuple25的类。元组的每个字段都可以是包含更多元组的任意的Flink的类型，从而产生嵌套元组。

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2小时入门SparkSQL编程

DataSet在DataFrame基础上进一步增加了数据类型信息，可以在编译时发现类型错误。 DataFrame可以看成DataSet[Row]，两者的API接口完全相同。...这种方法比较繁琐，但是可以在预先不知道schema和数据类型的情况下在代码中动态创建DataFrame。 ?...1，通过toDS方法创建可以将Seq,List或者 RDD转换成DataFrame。 ? ? 2，通过DataFrame的as转换方法得到DataSet ?...六，DataFrame的API交互 DataFrame和DataSet具有完全相同的API，此处演示DataFrame常用的一些API使用。...七，DataFrame的SQL交互将DataFrame/DataSet注册为临时表视图或者全局表视图后，可以使用sql语句对DataFrame进行交互。以下为示范代码。 ? ? ? ?

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使用TensorFlow2预测国内疫情结束时间

(tf.constant(dfdiff.values,dtype = tf.float32)) \ .window(WINDOW_SIZE,shift=1).flat_map(batch_dataset...(38).cache() 二，定义模型 Keras接口有以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型，使用函数式API构建任意结构模型，继承Model基类构建自定义模型。...此处选择使用函数式API构建任意结构模型。...三，训练模型训练模型通常有3种方法，内置fit方法，内置train_on_batch方法，以及自定义训练循环。此处我们选择最常用也最简单的内置fit方法。...于是，根据我们的模型对历史数据的学习，预测国内的新冠肺炎疫情的新增确诊和新增死亡人数有望在3月底基本结束。

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【tensorflow2.0】处理时间序列数据

那么国内的新冠肺炎疫情何时结束呢？什么时候我们才可以重获自由呢？本篇文章将利用TensorFlow2.0建立时间序列RNN模型，对国内的新冠肺炎疫情结束时间进行预测。...window(WINDOW_SIZE,shift=1).flat_map(batch_dataset) ds_label = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(...二，定义模型使用Keras接口有以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型，使用函数式API构建任意结构模型，继承Model基类构建自定义模型。...此处选择使用函数式API构建任意结构模型。...三，训练模型训练模型通常有3种方法，内置fit方法，内置train_on_batch方法，以及自定义训练循环。此处我们选择最常用也最简单的内置fit方法。

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大数据入门：Spark RDD、DataFrame、DataSet

首先从版本的产生上来看： RDD(Spark1.0)—>Dataframe(Spark1.3)—>Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果...三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算。...DataFrame不是类型安全的（只有编译后才能知道类型错误），API也不是面向对象风格的。...DataSet可以通过JVM的对象进行构建，可以用函数式的转换（map/flatmap/filter）进行多种操作。...当已知类的Schema的时候，使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也很好。 ②通过编程接口指定Schema。通过Spark SQL的接口创建RDD的Schema，这种方式会让代码比较冗长。

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【Groovy】map 集合 ( map 集合遍历 | 使用 map 集合的 find 方法遍历 map 集合 | 代码示例 )

【Groovy】map 集合 ( map 集合遍历 | 使用 map 集合的 each 方法遍历 map 集合 | 代码示例 )

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