maputil

maputil.ofentries 用法

`maputil.ofentries` 是一个函数，用于将一个对象或MAP的键

值对转换为一个新的MAP。

使用方法如下：

```javascript

const maputil = require('maputil');

// Example 1: 转换对象为MAP

const obj = { key1: 'value1', key2: 'value2', key3: 'value3' };

const mapFromObj = maputil.ofentries(obj);

console.log(mapFromObj); // Map(3) { 'key1' => 'value1', 'key2' => 'value2', 'key3' => 'value3' }

// Example 2: 转换MAP为新的MAP

const originalMap = new Map([['key1', 'value1'], ['key2', 'value2'], ['key3', 'value3']]);

const newMap = maputil.ofentries(originalMap);

console.log(newMap); // Map(3) { 'key1' => 'value1', 'key2' =>

'value2', 'key3' => 'value3' }

```

`maputil.ofentries` 接受一个对象或MAP作为参数，并返回一

个新的MAP。如果参数是一个对象，则返回的MAP的键值

对与对象的属性和值一一对应。如果参数是一个MAP，则返

回的MAP与原始MAP相同。

注意：`maputil.ofentries` 函数需要引入和安装 `maputil` 模块才能使用。

hutu的maputil.sort方法

hutu的maputil.sort方法 摘要： 1.介绍hutu的maputil.sort方法 2.方法的原理与特点 3.方法的使用示例 4.总结与评价 正文： hutu的maputil.sort方法是一个用于对字典进行排序的工具函数，它可以在不改变原有字典元素顺序的情况下，将字典按照键或值进行排序。该方法在实际编程中有着广泛的应用，可以帮助开发者更方便地处理和分析字典数据。 maputil.sort方法的原理是利用Python的sorted函数对字典的键或值进行排序，然后将排序后的键或值重新映射回原来的字典。在这个过程中，原有字典的元素顺序保持不变。这种设计使得sort方法既具有高效的排序性能，又不会影响字典的原始数据结构。 下面是一个使用maputil.sort方法的示例： ```python from hutu.maputil import sort # 定义一个字典 d = {"a": 3, "b": 1, "c": 2} # 使用maputil.sort方法对字典的键进行排序

sorted_by_key = sort(d, key=lambda x: x[0]) print("按键排序：", sorted_by_key) # 使用maputil.sort方法对字典的值进行排序 sorted_by_value = sort(d, key=lambda x: x[1]) print("按值排序：", sorted_by_value) ``` 运行上述代码，输出结果为： ``` 按键排序：{"b": 1, "c": 2, "a": 3} 按值排序：{"a": 3, "b": 1, "c": 2} ``` 从结果可以看出，maputil.sort方法可以正确地对字典进行排序。 总的来说，hutu的maputil.sort方法是一个实用的工具函数，它可以帮助开发者轻松地对字典进行排序，提高编程效率。

tensorflow2 object detection 推理

tensorflow2 object detection 推理 在TensorFlow 2中，对象检测模型的推理通常包括以下步骤： 1. 加载模型：首先，你需要加载已经训练好的对象检测模型。你可以使用TensorFlow提供的预训练模型，也可以使用你自己训练的模型。 2. 准备输入图像：接下来，你需要准备输入图像以供模型进行推理。通常，你需要将图像调整为模型所要求的输入尺寸，并进行必要的预 处理，例如归一化。 3. 运行模型：使用TensorFlow 2的tf.keras.models.Model对象， 你可以运行模型并对输入图像进行推理。 4. 处理输出结果：模型推理后将输出预测结果，包括每个对象的边界框、类别和得分等信息。你可以根据需要处理这些结果，例如将边界 框坐标转换为相对于图像尺寸的比例，或者将得分进行阈值处理以过 滤掉低信度的预测结果。 下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用TensorFlow 2的对象检测模型进行推理： python

import tensorflow as tf from object_detection.builders import model_builder from object_detection.utils import label_map_util # 加载模型配置文件和标签映射文件 config = tf.keras.models.Sequential([ # 在这里添加模型的配置代码，例如使用预训练的模型或自定义模型 ]) label_map = label_map_util.load_labelmap('path/to/label_map.pbtxt') categories = label_map_util.convert_label_map_to_categories(label_map, max_num_classes=91) category_index = label_map_util.create_category_index(categories) # 加载已经训练好的模型 model = model_builder.build(model_config=config, is_training=False) model.load_weights('path/to/model_weights.h5') # 准备输入图像 image =

hutu的maputil.sort方法

hutu的maputil.sort方法 （最新版3篇） 目录（篇1） I.Hutu的maputil.sort方法概述 II.Hutu的maputil.sort方法的功能和特点 III.Hutu的maputil.sort方法的实现原理和使用方法 IV.Hutu的maputil.sort方法的优缺点和应用场景 正文（篇1） Hutu的maputil.sort方法是MapReduce框架中的一个重要组件，用于对大规模数据进行排序和分组。它利用了MapReduce框架的分布式计算能力，将大规模数据分解成多个小数据块，并在多个节点上进行并行处理，最终将结果合并输出。 I.Hutu的maputil.sort方法概述 Hutu的maputil.sort方法的主要功能是对输入的数据进行排序和分组，并将结果输出。它采用了分治的思想，将大规模数据划分为多个小数据块，然后在多个节点上进行并行处理，最终将结果合并输出。 II.Hutu的maputil.sort方法的功能和特点 Hutu的maputil.sort方法具有以下特点和功能： 1.分布式计算：Hutu的maputil.sort方法利用了MapReduce框架的分布式计算能力，将大规模数据分解成多个小数据块，并在多个节点上进行并行处理，最终将结果合并输出。 2.数据分治：Hutu的maputil.sort方法采用了分治的思想，将大规模数据划分为多个小数据块，然后在多个节点上进行并行处理，最终将结果合并输出。

3.自定义排序键：Hutu的maputil.sort方法支持自定义排序键，用户可以根据自己的需求定义排序键，实现对数据的自定义排序。 4.自定义分组键：Hutu的maputil.sort方法支持自定义分组键，用户可以根据自己的需求定义分组键，实现对数据的自定义分组。 III.Hutu的maputil.sort方法的实现原理和使用方法 1.实现原理：Hutu的maputil.sort方法采用了分治的思想，将大规模数据划分为多个小数据块，然后在多个节点上进行并行处理，最终将结果合并输出。具体实现过程如下： （1）将大规模数据划分为多个小数据块； （2）在多个节点上分别对每个小数据块进行Map操作； （3）在每个节点上对Map操作的结果进行Sort操作； （4）将Sort操作的结果合并输出。 2.使用方法：使用Hutu的maputil.sort方法需要指定输入数据的路径、输出数据的路径以及自定义排序键和分组键等信息。具体使用步骤如下： （1）编写Map函数，实现对数据的Map操作； （2）编写Sort函数，实现对Map函数输出的结果的Sort操作； （3）编写Reduce函数，实现对Sort函数输出的结果进行Reduce操作； （4）运行MapReduce作业，执行Hutu的maputil.sort方法。 目录（篇2） I.Hutu的maputil.sort方法概述 II.Hutu的maputil.sort方法的功能和特点 III.Hutu的maputil.sort方法的实现原理和使用方法

hashmap的C++实现

按照hashmap的基本原理用C++实现了简单的基本功能，复杂的实现参考C++库的源码。 /* * HashMap.h * * 2012-7-25 * Author: luxiaoxun */ #ifndef HASHMAP_H_ #define HASHMAP_H_ #include <iostream> using namespace std; //List all the integer number no less than 57 total number is 28 //And each number is about half of its next number static int prime[28] = { 57, 97, 193, 389, 769, 1543, 3079, 6151, 12289, 24593, 49157, 98317, 196613, 393241, 786433, 1572869, 3145739, 6291469, 12582917, 25165843, 50331653, 100663319, 201326611, 402653189, 805306457, 1610612741 }; class HashMapUtil { public: static int find_NextPrimeNumber( int current ) { //Find the next prime number by searching in the prime number list int i = 0; for( ; i < 28 ; i++ ) if ( current < prime[i] ) break; return prime[i]; //return the next larger prime. } }; template < class Key, class Value, class HashFunc, class EqualKey >

hutu的maputil.sort方法

hutu的maputil.sort方法 【实用版3篇】 目录（篇1） 1.概述 hutu 的 maputil.sort 方法 2.maputil.sort 方法的主要功能 3.使用 maputil.sort 方法的实例 4.方法的优点和局限性 正文（篇1） hutu 的 maputil.sort 方法是一个用于对 Map 对象进行排序的实用方法。Map 是一种键值对集合，通常用于存储数据，以便快速查找和访问。然而，当 Map 中的元素没有特定的顺序时，遍历和查找元素可能会变得困难。这时，maputil.sort 方法可以派上用场。 maputil.sort 方法的主要功能是根据键或值对 Map 对象进行排序。这使得可以按照需要对 Map 进行排序，以便更轻松地查找和访问元素。该方法还提供了一些额外的选项，例如排序顺序（升序或降序）和键或值作为排序依据。 以下是一个使用 maputil.sort 方法的实例： ```java import cn.hutu.maputil.MapUtil; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class Main { public static void main(String[] args) { Map map = new HashMap<>();

map.put("one", 1); map.put("two", 2); map.put("three", 3); MapUtil.sort(map, true, "value"); // 按照值升序排序 for (Map.Entry entry : map.entrySet()) { System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue()); } } } ``` 在这个例子中，我们创建了一个包含三个键值对的 Map。然后，我们使用 maputil.sort 方法对 Map 进行排序，根据值进行升序排序。最后，我们遍历并打印排序后的 Map。 maputil.sort 方法的优点在于它可以轻松地对 Map 对象进行排序，而无需手动编写复杂的排序逻辑。此外，该方法还提供了一些灵活的选项，允许根据需要对 Map 进行排序。 然而，maputil.sort 方法也有其局限性。它只适用于 Map 对象，不适用于其他数据结构。此外，它只支持键或值作为排序依据，不支持其他更复杂的排序需求。 总之，hutu 的 maputil.sort 方法是一个实用的方法，可以方便地对 Map 对象进行排序。 目录（篇2）

Hutool常用方法api

Hutool常用方法api，仅供参考。 1.1 日期时间处理 日期操作的亮点是可以通过ChineseDate类将公历日期转换为农历日期。此外，使用DateUtil可以很方便的操作Date类型数据，LocalDateTimeUtil则用于操作LocalDateTime类型数据。 复制代码 // 获取年份 int year = DateUtil.year(new Date()); // 获取今天日期 yyyy-MM-dd格式 String today = DateUtil.today(); // 获取生肖 String chineseZodiac = DateUtil.getChineseZodiac(1990); // 将毫秒转成方便阅读的时间，如3小时25分23秒232毫秒 String readableTime = DateUtil.formatBetween(12323232); // 转为农历日期 ChineseDate chineseDate = new ChineseDate(new Date()); // 农历年份，如2021 final int chineseYear = chineseDate.getChineseYear(); // 农历月份，如腊月 final String chineseMonthName = chineseDate.getChineseMonthName(); // 农历日期，如初三 final String chineseDay = chineseDate.getChineseDay(); // 方便地将Date转换为LocalDateTime final LocalDateTime localDateTime = LocalDateTimeUtil.of(new Date()); // 获取一天开始时间 LocalDateTimeUtil.beginOfDay(localDateTime); // 获取一天结束时间 LocalDateTimeUtil.endOfDay(localDateTime); 复制代码 1.2 I/O IoUtils可以方便地复制文件，其他相关api建议使用jdk的Files工具类。 复制代码 // 从文件中获取缓冲流 BufferedInputStream in = FileUtil.getInputStream("d:/test.txt"); BufferedOutputStream out = FileUtil.getOutputStream("d:/test2.txt");

hutools hashmap 转驼峰命名法

hutools hashmap 转驼峰命名法 1. 引言 1.1 Hutools库简介 Hutools是一款Java工具库，旨在提高开发效率，减少重复劳动。它包含了大量实用的工具类和方法，涵盖了字符串操作、集合操作、 日期操作、加密解密、文件操作等多个领域。Hutools库设计简洁、 易于使用，可以帮助开发人员快速完成各种开发任务。 Hutools库的优点之一是其丰富的功能。无论是字符串处理、集 合操作还是日期计算，Hutools都提供了相应的工具类和方法，让开 发人员可以轻松完成各种功能的实现。Hutools库还具有良好的兼容 性和稳定性，可以在各种Java开发环境下稳定运行。 Hutools库还拥有一个活跃的开发团队和用户社区，不断更新维护，提供及时的技术支持和帮助。开发人员可以通过官方文档、论坛 和GitHub等平台获取最新的信息和资源。 Hutools是一个功能丰富、易于使用的Java工具库，可以极大地提高开发效率，是Java开发人员不可或缺的利器。 1.2 Hashmap转驼峰命名法简介 哈工具库（Hutools）是一个Java工具类库，提供了丰富实用的工具方法，帮助开发者简化代码编写，提高开发效率。Hashmap转驼峰

命名法是Hutools库中一个常用的功能，它可以帮助我们将Hashmap 中的key值转换为驼峰命名法的形式。 在编程中，我们经常会使用Hashmap来存储键值对数据，而Hashmap中的key值通常是以下划线（_）分隔的形式。驼峰命名法是一种命名约定，它将多个单词连接在一起，并将每个单词的首字母 大写。这种命名方式更加符合Java编程规范，使代码更加易读和清晰。 Hashmap转驼峰命名法功能能够帮助开发者快速方便地将Hashmap中的key值转换为驼峰命名法的形式，减少了手动转换的工作量，提高了代码的整洁程度和可读性。通过使用这个功能，开发者 可以更加便捷地操作Hashmap中的数据，提高了代码的可维护性和可扩展性。 Hashmap转驼峰命名法是Hutools库中一个非常实用的功能，可以帮助开发者轻松处理Hashmap中的数据，并提高代码的质量和效率。在接下来的内容中，我们将详细介绍如何使用这个功能，以及它的优 缺点和应用场景。【字数：243】 2. 正文 2.1 Hutools库的使用 Hutools库是一个Java语言编写的工具类库，旨在简化Java开发过程中的繁琐操作，提高开发效率。它包含了许多实用的工具类和方

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Version进行设置，然后在运行。 1.4 PetroMod 2D操作流程 对于2D盆地模拟来讲，我们主要做以下工作： 1.创建地层构造格架。主要是输入地震剖面解译的地震界面数据，并加入相关断 层。这是进行下面所有模拟工作的基础。 2.填充地层、断层、界面、岩性、烃源岩、油气系统组分和沉积时间等属性。这 是为模拟工作添加原材料。 生成模拟所需数据(pre-process input)。 上面三项工作是在SeisStrat2D->sketch中完成的。 在input->input 2D中编辑模拟数据。主要是编辑一些趋势参数(trends : HF、SWI、PWD)。到simulation中进行模拟工作。主要是设定好动力学参数(kinetic)和油气流体模型(petroflow)，然后进行模拟。 在output->viewer 2D中显示模拟结果。主要是显示2D沉降史(各个时期都有)、热史、生烃史、迁移史等。 第二章具体实例教你玩转PetroMod 2D 实例一：输入数据创建地层构造格架。 1.1数据准备 要求有ASCII data 数据，文件类型为*.dat类型。可以用写字板打开并编辑相关数 据。格式如下：(多个层位就接着来，见具体实例文件) 三行a啥意思？不知道，照做就行 15表示有15组数据，0没有 意义，只是格式需要 这些就是horizon数据了，第一 位表示横坐标，即距离；第二 位表示深度。 建议：将每个horizon数据都做成一个.dat文件。断层数据不做，用手画更方便。

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加瓦拼图代码 游戏设计的思路 对拼图界面的图像信息可以采用二维数组map进行存储，数组存储的是图片ID，拼图完成的map数组存储的内容应该为从左到右，从上到下，图片ID顺序为1~8，最右下角的数组元素存储的图片ID为-1(BLANK_STATE)。所有的移动操作可以简化为对map的移动操作，每次移动完成调用repaint()对图片按ID进行绘画即可。使用文本存储历史记录，每次过关对当前步数和历史记录进行比较和更新。考虑到数组map要求打乱后可以通过移动被还原，所以对数组的打乱必须有所讲究，这里我们采用系统对原有图片执行10000次上下左右按键事件来对图片进行打乱，最后再将空块移动到最右下角，这样图片就顺利地做到了随机打乱。 图片的获取及显示： 先根据关卡level来获取关卡图片，不同的关卡将分成不同数量的小块，假如是简单难度33地图，小图片的宽w是大图片的宽的三分之一，小图片的高h是大图片的高的三分之一，第i张图片的左上角起点的x值为图片所在列数小图片宽（i%3w），y值为图片所在行数小图片高(i/3*h): private void getPics() { BufferedImage bufferedImage = null; int width = 0,height = 0; try { bufferedImage = ImageIO.read(new

File("D:/Game/JigsawGame/pic"+level+".png")); width = bufferedImage.getWidth(); height = bufferedImage.getHeight(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } if(level==EASY){ pics = new Image[9]; int w = width/3; int h = height/3; for(int i=0;i<8;i++){ int x = i%3*w; int y = i/3*h; pics[i] = bufferedImage.getSubimage(x, y, w, h); } }else if(level==NORMAL){ pics = new Image[16]; int w = width/4; int h = height/4; for(int i=0;i<15;i++){ int x = i%4*w; int y = i/4*h;

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