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// Parallelizing
List<Integer> transactionsIds =
transactions.parallelStream()
.filter(t -> t.getType() == Transaction.GROCERY)
.sorted(comparing(Transaction::getValue).reversed())
.map(Transaction::getId)
.collect(toList());
// Traditional Method
List<Transaction> groceryTransactions = new Arraylist<>();
for(Transaction t: transactions){
if(t.getType() == Transaction.GROCERY){
groceryTransactions.add(t);
}
}
Collections.sort(groceryTransactions, new Comparator(){
public int compare(Transaction t1, Transaction t2){
return t2.getValue().compareTo(t1.getValue());
// RowMapper using Anonymous Class
List<User> users = jdbcTemplate.query(
"SELECT USER_ID, USERNAME FROM USER", new RowMapper<User>() {
@Override
public User mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
User user = new User();
user.setUserId(rs.getLong("USER_ID"));
user.setUsername(rs.getString("USERNAME"));
return user;
// Anonymous Runnable
Runnable r1 = new Runnable(){
@Override
public void run(){
System.out.println("Hello world one!");
}
};
r1.run();
# -*- coding: utf-8 -*-
"""텐서보드에서 요약정보(summaries)를 보여주는 간단한 MNIST 분류기
이 소스는 별로 특별하지 않은 MNIST 모델이다. 하지만, 텐서보드 그래프 탐색기에서 그래프를 읽을수 있게
tf.name_scope를 사용하고, 텐서보드에서 의미있게 그룹핑되어 보여질 수 있도록 요약 태그(summary tag)
를 사용하는 방법을 배우기 위한 좋은 예제이다.
이 예제는 텐서보드 대시보드의 기능들을 보여준다.
"""
render_deepdream(T(layer)[:,:,:,139], img0)
render_deepdream(tf.square(T('mixed4c')), img0)
img0 = PIL.Image.open('pilatus800.jpg')
img0 = np.float32(img0)
showarray(img0/255.0)
def render_deepdream(t_obj, img0=img_noise,
iter_n=10, step=1.5, octave_n=4, octave_scale=1.4):
t_score = tf.reduce_mean(t_obj) # defining the optimization objective
t_grad = tf.gradients(t_score, t_input)[0] # behold the power of automatic differentiation!
# split the image into a number of octaves
img = img0
octaves = []
for i in range(octave_n-1):
hw = img.shape[:2]
render_lapnorm(T(layer)[:,:,:,65]+T(layer)[:,:,:,139], octave_n=4)