# Java分解List
在Java编程中，经常会遇到需要对一个List进行分解的情况，即将一个List中的元素拆分成多个部分。这种操作在实际开发中非常常见，比如需要将一个大列表按照一定的规则分解成小列表，或者需要对一个列表中的元素进行分组处理等。本文将介绍如何在Java中实现对List的分解操作，并提供代码示例帮助读者更好地理解。
## List的分解操作
在Java中，我们可以通过使用循
原创
2024-02-26 04:35:02
39阅读
/**
* @return
* @Date 14:05 2022/4/11
* @Param
**/
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public ExecuteResult updateConnectList(List<YsOrderClothes> orderClot
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2023-06-16 16:24:47
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343. 整数拆分题目来源：力扣（LeetCode）https://leetcode-cn.com/problems/integer-break题目给定一个正整数 n，将其拆分为至少两个正整数的和，并使这些整数的乘积最大化。 返回你可以获得的最大乘积。示例 1:输入: 2
输出: 1
解释: 2 = 1 + 1, 1 × 1 = 1。示例 2:输入: 10
输出: 36
解释: 10 = 3 +
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2023-07-29 17:37:38
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#coding:utf8
import numpy as np
def gram_schmidt(A):
"""Gram-schmidt正交化"""
Q=np.zeros_like(A)
cnt = 0
for a in A.T:
u = np.copy(a)
for i in range(0, cnt):
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2023-05-26 20:36:20
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质素质数又称素数。一个大于1的自然数，除了1和它自身外，不能被其他自然数整除的数叫做质数；否则称为合数。性质如果 为合数，因为任何一个合数都可以分解为几个素数的积；合数合数指自然数中除了能被1和本身整除外，还能被其他数（0除外）整除的数。性质所有大于2的偶数都是合数。所有大于5的奇数中，个位为5的都是合数。根据定义判断一个数是不是质素x = int(input('>>>:'))
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2023-12-16 02:36:47
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计算机求解线性方程组过程中，更多的是采用数值计算方法求解而取代数学意义上效率更高的求逆运算，其中一个重要的问题是数值的稳定性。上述线性方程组中为阶方阵，其中实际求解问题中只针对非奇异矩阵的情况下，这里首先介绍一种较为常见的分解方式求解方法。方法求解原理为找出满足条件的三个阶方阵使得 其中为下三角矩阵，为上三角矩阵，为置换矩阵，在原方程中会得到 其中定义得到这时该位置向量会被更容易的求得，之后将以类
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2024-05-29 00:08:03
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本文仅对变分模态分解（VMD）的原理简单介绍和重点介绍模型的应用。1、VMD原理变分模态分解（VMD）的原理在此不做详细介绍，推荐两个不错的解释参考连接 变分模态分解原理步骤 和VMD算法的介绍官方源码2、 VMD应用实战2.1 简介研究方向是时间序列数据预测，采用的数据都是时间序列数据，本次实验的数据集是海浪高度数据信息。2.2 数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1H-
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2023-11-20 11:36:45
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暂时打断一下滤波专题，插播一条EMD在python中实现方法的文章。本篇是Mr.看海：这篇文章能让你明白经验模态分解（EMD）——EMD在MATLAB中的实现方法的姊妹篇，也就是要在python中实现EMD分解并画图。一、使用PyEMD实现EMD分解及画图在python环境中，PyEMD包是比较好用的。PyEMD中不仅包含了EMD分解方法，还包括EEMD和CEEMDAN，以及绘制简易图片的方式。P
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2023-08-09 15:02:12
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文章目录前言一、EMD方法介绍二、在python中的实现1.引入库2.生成一个随机的信号3.做EMD分解,提取IMF和res4.可视化最后 前言经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，缩写EMD）是由黄锷（N. E. Huang）在美国国家宇航局与其他人于1998年创造性地提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。一、EMD方法介
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2023-10-18 12:06:23
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在今天的博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 进行小波分解的实现。小波分解广泛用于信号处理和数据分析，能够有效地处理非平稳信号。在这一过程中，我们将涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化等多个方面。
## 版本对比
随着小波分解库的演进，文档不断更新，特性也逐渐增强。我们来看几个主要版本的特性差异。
```
时间轴：
- 2020年：首次发布，提供基础的小
在前面做过一个Gif图片合成的小工具，老朋友应该有所印象。但是，近段时间有人反映合成了的Gif图片该如何进行分解呢？于是，再次了解了一下PIL模块的Image，果真是可以做动图分解的。1、模块安装使用PIL库，实际上是来源于pillow库的兼容，因此需要安装pillow非标准库。pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pill
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2023-09-20 06:40:32
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因素分析的基本原理
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因素分析就是将错综复杂的实测变量归结为少数几个因子的多元统计分析方法。其目的是揭示变量之间的内在关联性，简化数据维数，便于发现规律或本质。
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因素（因子）分析（Factor Analysis)的基本原理是根据相关性大小把变量分组，使得同组变量之间的相关性较高，不同组变量之间相关性较低。每组变量代表一个基本结构，这个结构用公共因子来进行解释。
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因素分析的目的
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2023-12-18 14:14:00
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目录1. 什么是正则化？2. 正则化如何减少过拟合？3. 深度学习中的各种正则化技术：L2和L1正则化Dropout数据增强(Data augmentation)提前停止(Early stopping)4. 案例：在MNIST数据集上使用Keras的案例研究1. 什么是正则化?在深入该主题之前，先来看看这几幅图：之前见过这幅图吗？从左到右看，我们的模型从训练集的噪音数据中学习了过多的细节，最终导致
星号(*)解包今天我们来说说在python中经常使用的解包语法，这是python简洁语法的体现之一。在日常处理集合数据时非常有用。按照惯例，我们使用一个个尽可能小的例子来说明。序列解包到变量nums=[1,2,3,4]a,b,c,d=nums nums是(指向)一个列表在等号左边分别用4个变量，即可让列表中的4个值拆解到4个变量中注意，列表的元素个数与变量的个数必须刚好相等上
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2024-02-18 15:39:25
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问题：给定一个正整数，求解其素因子分解式。素因子分解适合于以递归的方式处理：给定一个数N，首先找到将它分解为两个较小的数的乘积（姑且称之为二因子分解）：N=N1*N2。然后进一步对N1和N2分别对其进行二因子分解，直到最后得到所有素因子为止。在递归调用的过程中，要解决如何将得到的素因子保留下来。这里事实上涉及到两个问题：（1）如何将子函数调用内部的运算结果带回调用处；（2）用什么数据结构来存储结果
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2013-10-13 15:26:00
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优雅、清晰和务实都是python的核心价值观，如果想通过操作和处理一个序列(或其他的可迭代对象)来创建一个新的列表时可以使用列表解析(List comprehensions)和生成表达式，通过这两个操作，我们可以看到这三个观点是如何在python中和谐统一起来的。列表解析在需要改变列表而不是需要新建某列表时，可以使用列表解析。列表解析表达式为：[exprforiter_variniterable]
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2024-05-30 10:06:50
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SSVEP信号中含有自发脑电和大量外界干扰信号，属于典型的非线性非平稳信号。传统的滤波方法通常不满足对非线性非平稳分析的条件，1998年黄鄂提出希尔伯特黄变换(HHT)方法，其中包含经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)两部分。EMD可以将原始信号分解成为一系列固有模态函数(IMF) [1]，IMF分量是具有时变频率的震荡函数，能够反映出非平稳信号的局部特征，用它对非线性非平稳的SSVEP信
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2023-09-26 15:35:16
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STL分解基于Loess，即局部加权回归散点平滑法，是1990年由密歇根大学的R. B. Cleveland教授以及AT&T Bell实验室的W. S. Cleveland等人提出来的一种对时间序列进行分解的方法。STL分解将时间序列分解成季节项、趋势项及残余项。 为了研究这种方法，我花了一天的时间仔细研读这篇论文，完成了17页的翻译稿（原文31页，不含
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2023-06-19 15:30:33
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实验二 信号分解与合成一、实验目的1、观察信号的分解。2、掌握带通滤波器的有关特性测试方法。3、观测基波和其谐波的合成。二、实验内容1、观察信号分解的过程及信号中所包含的各次谐波。2、观察由各次谐波合成的信号。三、预备知识课前务必认真阅读教材中周期信号傅里叶级数的分解以及如何将各次谐波进行叠加等相关内容。四、实验仪器1、信号与系统实验箱一台(主板)。2、电信号分解与合成模块一块。3、20M 双踪示
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2023-12-07 22:48:48
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经验模式分解(empirical mode decomposition, EMD)方法是Huang提出的,它是一种新的时频分析方法,而且是一种自适应的时频局部化分析方法:①IMF与采样频率相关;②它基于数据本身变化。这点是EMD优于傅立叶变换方法的地方,它摆脱了傅里叶变换的局限性。但EMD比较重要的缺点就是模态混
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2023-12-31 20:45:38
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