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从 lambda 表达式中引发异常
lambda 表达式中的异常处理 Lambda 表达式可以抛出异常，但需遵循特定的规则，尤其针对已检查异常（checked exceptions）。 已检查异常的处理: 如果 Lambda 表达式抛出已检查异常（例如 IOException），那么对应的函数式接口中的抽象方法必须在其 throws 子句中声明该异常。 否则，Lambda 表达式将与该方法不兼容，导致编译错误。 示例： 以下代码演示了在 Lambda 表达式中抛出 IOException 的方法： impor...
作者：wufei123 日期：2025.01.26 分类：JAVA 10 -
尝试将其作为 lambda 表达式作为参数
Java Lambda 表达式作为方法参数：灵活高效的字符串操作 本文演示如何利用 java lambda 表达式作为方法参数，实现灵活高效的字符串操作，例如反转字符串、大小写转换以及空格替换。 核心概念： Lambda 表达式可以作为参数传递给接受兼容函数式接口的方法。这使得代码更简洁、更具表现力，也更易于维护。 示例：字符串操作函数 我们将创建三个字符串操作函数：反转字符串、将空格替换为连字符，以及反转字符串中字母的大小写。这些函数都将作为 Lambda 表达式传递给 c...
作者：wufei123 日期：2025.01.26 分类：JAVA 13 -
用于股票情绪分析的 Python 脚本
python在金融领域日益普及，其应用范围广泛，从基础计算到高级股票市场数据统计分析无所不包。本文将介绍一个python脚本，它展现了python在金融领域的强大功能，能够无缝整合数据、执行复杂计算并自动化任务，成为金融专业人士的得力助手。 该脚本演示如何利用Python分析新闻标题，从中提取市场情绪的宝贵信息。通过调用自然语言处理(NLP)库，脚本可以分析特定股票相关新闻文章的情绪基调，为投资者提供关键信息，帮助他们： 做出更明智的投资决策: 了解市场情绪，识别潜在机...
作者：wufei123 日期：2025.01.26 分类：python 9 -
使用 Beautiful Soup 和 Scrapy 进行网页抓取：高效、负责任地提取数据
在信息时代，网络数据至关重要。网页抓取技术成为获取在线信息的重要手段。本文将对比分析两个流行的Python网页抓取库：Beautiful Soup和Scrapy，提供代码示例并阐述负责任的抓取实践。 网页数据提取概述 网页数据提取是自动从网站获取数据的过程，广泛应用于数据分析、机器学习和市场调研等领域。然而，负责任的抓取行为至关重要，必须遵守网站的使用条款和相关法律法规。 Beautiful Soup：初学者友好型库 Beautiful Soup是一个易于使用的Python...
作者：wufei123 日期：2025.01.26 分类：python 9 -
使用 Svelte 构建动态图像网格：实现翻转卡过渡
创建引人入胜的用户界面通常需要在功能和视觉吸引力之间取得微妙的平衡。在本文中，我们将探索如何使用 svelte 构建动态图像网格组件，该组件不仅可以有效管理状态，而且可以在图像换入和换出时提供平滑、引人注目的过渡。 愿景 想象一个定期刷新自身的图像网格，各个卡片平滑地翻转以显示新图像。 这创建了一个引人入胜的显示，非常适合展示团队成员、产品目录或任何大于一次显示的图像集合。 这就是我必须为显示成员列表的图像网格小部件构建的内容。会员图像来自 ap...
作者：wufei123 日期：2025.01.26 分类：CSS 7 -
PyTorch 中的余数
pytorch 的 remainder() 函数详解：高效进行模运算 本文将详细介绍 PyTorch 中 remainder() 函数的用法，它可以对张量或标量进行高效的模运算（求余数）。 一杯咖啡☕已备好，请享用！ remainder() 函数能够对两个张量或一个张量和一个标量进行逐元素的模运算，返回结果张量与输入张量形状一致。 函数参数: input (Tensor or scalar): 输入张量或标量 (int 或 float 类型)。如果使用 torch 函数...
作者：wufei123 日期：2025.01.26 分类：python 16 -
后端微服务Webflux Java库简介（Reactor-core）
GitHub链接：https://www.php.cn/link/e608961813ac47bc0cfbcac85dd2147f 1. Reactify-Core库概述 本库基于Spring WebFlux和Reactor-Core构建，充分利用反应式编程的优势。 它简化了异步微服务的开发，高效处理非线性数据流。 主要特性： 完全的反应式编程支持： 基于流的异步数据处理。 高性能优化： 最小化线程数量，最大化CPU利用率。 易于扩展： 适用于处理高并发用户请...
作者：wufei123 日期：2025.01.26 分类：JAVA 13 -
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Python 中的进程管理：并行编程基础
并行编程能够让程序在多个处理器或内核上同时执行多个任务，从而更有效地利用处理器资源，缩短处理时间，提升性能。 想象一下，一个复杂问题被分解成多个独立的子问题，每个子问题再细分成更小的任务，然后分配给不同的处理器并行处理，最终显著减少总处理时间。 Python 提供了多种工具和模块支持并行编程。 多进程 multiprocessing 模块允许程序同时运行多个进程，从而充分利用多核处理器的优势，突破全局解释器锁 (GIL) 的限制。 GIL 是 CPython 解释器中的一...
作者：wufei123 日期：2025.01.26 分类：python 11
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