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    Go REFLECT Library | 04 - 反射 Value

    四、从反射对象获取结构体字段 如果变量是结构体类型,那么使用 ValueOf 函数返回 reflect.Value 类型有以下几种方法可以获取结构体中字段 方法名以及返回类型 方法说明...Field(i int) Value 根据索引,返回对应结构体字段 reflect.Value 对象,接着可以再获取到字段类型和。...:reflect.Value 通过结构体反射对象获取到结构体字段个数为:5 stuValueOfName 类型为:reflect.Value stuValueOfAge 类型为:reflect.Value...stuValueOfTeaName 类型为:reflect.Value 从 reflect.Value 反射对象获取原 s 实例化结构体 Name 字段为:Peter, 类型为:string...从 reflect.Value 反射对象获取原 s 实例化结构体 Age 字段为:18, 类型为:int 从 reflect.Value 反射对象获取原 s 实例化结构体 Teacher

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    SpringBoot@Value注解设置默认

    在Spring Boot中,如果使用@Value注解对属性进行赋值,但如果在配置文件或启动参数中未指定对应参数值,则会抛出异常。异常信息往往是对应注入属性类实例化失败。...此时,需要对@Value对应进行配置,或设置默认。...设置方法如下: @RestController public class ConfigController { // ①未指定默认 @Value("${user.username}") private...; } 针对以上两个@Value使用,如果username对应属性未在application.properties文件中配置或未在java -jar命令中传递参数,那么启动时将抛出异常。...而针对第二种方式,通过“:”指定如果获取不到该参数值时所使用默认,则启动时不会出现异常信息。 原文链接:《SpringBoot@Value注解设置默认

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    Go REFLECT Library | 03 - 反射 Value

    ) } 执行上述代码,输出结果如下: reflect.Value reflect.Value reflect.Value zulu变量为:12138, getZuluVal 为:12138, 类型为...MapIndex(key Value) Value 根据键反射对象获取键对应反射对象 package main import ( "fmt" "reflect" ) func...: [name balance address] 键反射对象组成切片长度为:3 键反射对象组成切片中元素类型为:reflect.Value 键反射切片中第 0 个键对应反射...Stark reflect.Value Stark string 键反射切片中第 1 个键对应反射 999999.999 reflect.Value 999999.999 float64...键反射切片中第 2 个键对应反射 [NYC BOS] reflect.Value [NYC BOS] []string Map 中键值对是无序,所有每一次获取键反射欺骗顺序可能是不一样

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    Map中获取key-value方法

    Map集合是一种键值映射形式集合。当调用put(Kkey,V value)方法把数据存到Map中后,那么如何把Map中keyvalue取出来呢?都有哪几种取值方法呢?下边就来一介绍一下。...一、前置准备 以HashMap:为例,先为map中存几个数据,以便于后边对map遍历取值。 二、获取Mapkey-value。...获取MapKkey-value分别有以下几种方式,使用时可以根据不同场景,选择对应取值方式。 方法一:同时获取Map中keyvalue。...此方法通常用在要遍历展示这个map中所有的key和value 在主方法中调用这个获取key和value方法: 控制台显示 方法二: 获取Map中所有key,以及通过key获取对应value...在主方法中调用这个获取key方法: 控制台显示 方法三: 获取Map中所有value,此方法通常用于只想要展示或获取所有的vaue情况。

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    奇异分解(Singular Value Decomposition,SVD)

    一种矩阵因子分解方法 矩阵奇异分解一定存在,但不唯一 奇异分解可以看作是矩阵数据压缩一种方法,即用因子分解方式近似地表示原始矩阵,这种近似是在平方损失意义下最优近似 1....是 m×nm \times nm×n 对角矩阵 σi\sigma_iσi​ 称为矩阵 AAA 奇异 UUU 列向量,左奇异向量 VVV 列向量,右奇异向量 1.2 两种形式 1.2.1 紧奇异分解...对角矩阵 Σr\Sigma_rΣr​ 秩与原始矩阵 AAA 秩相等 1.2.2 截断奇异分解 只取最大 k 个奇异 (k<r,r为矩阵秩)(k < r, r 为矩阵秩)(k<r,r为矩阵秩...+σn2​)1/2 2.2 矩阵最优近似 奇异分解 是在平方损失(弗罗贝尼乌斯范数)意义下对矩阵最优近似,即数据压缩 紧奇异分解:是在弗罗贝尼乌斯范数意义下无损压缩 截断奇异分解:是有损压缩...截断奇异分解得到矩阵秩为k,通常远小于原始矩阵秩r,所以是由低秩矩阵实现了对原始矩阵压缩 2.3 矩阵外积展开式 矩阵 AAA 奇异分解 UΣVTU\Sigma V^TUΣVT 也可以由外积形式表示

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