Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Массив кодовой модели

Я использую CodeModel для генерации кода Java. Я ожидаю такой вывод:

public static final String[] COLUMNS = {ID, CODE, NAME};

Я старался:

definedClass.field(JMod.PUBLIC|JMod.STATIC|JMod.FINAL, String[].class, fieldName, JExpr.newArray(codeModel.ref(String.class)));

но я не знаю, как "добавить" значения в массив.


Ответы:


1

JExpr.newArray() возвращает JArray, а JArray.add() можно использовать для добавления экземпляров JExpression в инициализатор. Предполагая, что ID, CODE и NAME являются, скажем, экземплярами JExpression для локальных полей, тогда:

JExpr.newArray(codeModel.ref(String.class)).add(ID).add(CODE).add(NAME)

будет генерировать:

new String[]{ID, CODE, NAME}
08.06.2013
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..