SingleElementSequence
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
الطرق الموروثة
من فئة java.lang.Object منطقية | يساوي (كائن arg0) |
الدرجة النهائية<?> | الحصول على كلاس () |
كثافة العمليات | رمز التجزئة () |
الفراغ النهائي | إعلام () |
الفراغ النهائي | إعلام الكل () |
خيط | إلى السلسلة () |
الفراغ النهائي | انتظر (طويل arg0، int arg1) |
الفراغ النهائي | انتظر (طويل arg0) |
الفراغ النهائي | انتظر () |
من واجهة java.lang.Iterable الفراغ المجرد | forEach (المستهلك<? super T> arg0) |
التكرار المجرد <U يمتد NdArray <T>> | مكرر () |
مجردة Spliterator<U يمتد NdArray <T>> | المقسم () |
الأساليب العامة
إرجاع كل عنصر كشريحة جديدة.
على عكس مجموعات Java التقليدية، تكون عناصر NdArraySequence
عابرة، أي يتم تخصيص مثيلات NdArray
الجديدة لكل تكرار. لتحسين الأداء، يمكن إعادة استخدام نفس المثيل لعرض كافة عناصر هذا التسلسل، باستخدام DataBufferWindow
.
ومع ذلك، في بعض الحالات، قد يكون من الأفضل تعطيل مثل هذه التحسينات للتأكد من أن كل عنصر يتم إرجاعه هو شريحة جديدة من المصفوفة الأصلية. على سبيل المثال، إذا كان عنصر واحد أو أكثر من العناصر التي تمت زيارتها يجب أن يعيش خارج نطاق تكرار التسلسل، asSlices()
تتأكد من أن جميع العناصر التي يتم إرجاعها بواسطة التسلسل هي حالات فريدة.
final List<IntNdArray> vectors = new ArrayList<>();
IntNdArray matrix = NdArrays.ofInts(Shape.of(6, 6));
ndArray.elements(0).forEach(e -> vectors::add); // Not safe, as `e` might always be the same recycled instance
ndArray.elements(0).asSlices().forEach(e -> vectors::add); // Safe, each `e` is a distinct NdArray instance
المرتجعات
- تسلسل يُرجع كل عنصر تم تكراره كشريحة جديدة
الفراغ العام forEachIndexed (BiConsumer<long[], U> Consumer)
المكرر العام<U> المكرر ()
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# SingleElementSequence\n\npublic final class **SingleElementSequence** \nA sequence of one single element \n\n### Public Constructors\n\n|---|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| | [SingleElementSequence](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/sequence/SingleElementSequence#SingleElementSequence(org.tensorflow.ndarray.impl.AbstractNdArray\u003cT, U\u003e))([AbstractNdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/AbstractNdArray)\\\u003cT, U\\\u003e ndArray) |\n\n### Public Methods\n\n|-----------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [NdArraySequence](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArraySequence)\\\u003cU\\\u003e | [asSlices](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/sequence/SingleElementSequence#asSlices())() Returns each element as a new slice. |\n| void | [forEachIndexed](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/sequence/SingleElementSequence#forEachIndexed(java.util.function.BiConsumer\u003clong[], U\u003e))(BiConsumer\\\u003clong\\[\\], U\\\u003e consumer) |\n| Iterator\\\u003cU\\\u003e | [iterator](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/sequence/SingleElementSequence#iterator())() |\n\n### Inherited Methods\n\nFrom class java.lang.Object \n\n|------------------|---------------------------|\n| boolean | equals(Object arg0) |\n| final Class\\\u003c?\\\u003e | getClass() |\n| int | hashCode() |\n| final void | notify() |\n| final void | notifyAll() |\n| String | toString() |\n| final void | wait(long arg0, int arg1) |\n| final void | wait(long arg0) |\n| final void | wait() |\n\nFrom interface [org.tensorflow.ndarray.NdArraySequence](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArraySequence) \n\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| abstract [NdArraySequence](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArraySequence)\\\u003cU extends [NdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArray)\\\u003cT\\\u003e\\\u003e | [asSlices](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArraySequence#asSlices())() Returns each element as a new slice. |\n| abstract void | [forEachIndexed](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArraySequence#forEachIndexed(java.util.function.BiConsumer\u003clong[], T\u003e))(BiConsumer\\\u003clong\\[\\], U extends [NdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArray)\\\u003cT\\\u003e\\\u003e consumer) Visit each elements of this iteration and their respective coordinates. |\n\nFrom interface java.lang.Iterable \n\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------|\n| abstract void | forEach(Consumer\\\u003c? super T\\\u003e arg0) |\n| abstract Iterator\\\u003cU extends [NdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArray)\\\u003cT\\\u003e\\\u003e | iterator() |\n| abstract Spliterator\\\u003cU extends [NdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArray)\\\u003cT\\\u003e\\\u003e | spliterator() |\n\nPublic Constructors\n-------------------\n\n#### public\n**SingleElementSequence**\n([AbstractNdArray](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/AbstractNdArray)\\\u003cT, U\\\u003e ndArray)\n\n\u003cbr /\u003e\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public [NdArraySequence](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/NdArraySequence)\\\u003cU\\\u003e\n**asSlices**\n()\n\nReturns each element as a new slice.\n\nUnlike conventional Java collections, elements of a `NdArraySequence` are transient, i.e. new `NdArray`\ninstances are allocated for each iteration. To improve performance, the same instance can be recycled to view\nall elements of this sequence, using a [DataBufferWindow](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBufferWindow).\n\nIn some cases though, it might be preferable to disable such optimizations to ensure that each element returned is a\nnew slice of the original array. For example, if one or more elements visited must live beyond the scope of the sequence\niteration, `asSlices()` makes sure that all elements returned by the sequence are unique instances.\n\n final List\u003cIntNdArray\u003e vectors = new ArrayList\u003c\u003e();\n IntNdArray matrix = NdArrays.ofInts(Shape.of(6, 6));\n ndArray.elements(0).forEach(e -\u003e vectors::add); // Not safe, as `e` might always be the same recycled instance\n ndArray.elements(0).asSlices().forEach(e -\u003e vectors::add); // Safe, each `e` is a distinct NdArray instance\n \n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Returns\n\n- a sequence that returns each elements iterated as a new slice \n\n#### public void\n**forEachIndexed**\n(BiConsumer\\\u003clong\\[\\], U\\\u003e consumer)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n#### public Iterator\\\u003cU\\\u003e\n**iterator**\n()\n\n\u003cbr /\u003e"]]