Java中序列化与反序列化
序列化（Serialization）和反序列化（Deserialization）是计算机科学中用于数据存储和传输的两种基本操作。 序列化： 序列化是将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。简单来说，就是将对象转换为字节序列（比如JSON、XML等格式）。目的：使得对象可以在网络上进行传输，或者存储到文件、数据库中。例子：将一个Java对象转换为JSON字符串，以便通过网络发送到另一个系统...
DRF-Serializers序列化器组件源码分析及改编
1. 源码分析注意：以下代码片段为方便理解已进行简化，只保留了与序列化功能相关的代码序列化的源码中涉及到了元类的概念，我在这里简单说明一下：元类（metaclass）是一个高级概念，用于定义类的创建行为。简单来说，元类是创建类的类，它决定了类的创建方式和行为。在 Python 中一切皆为对象，包括类。每个类都有一个元类，它定义了如何创建这个类。通常情况下 Python 会使用默认的元类 type...
IDEA无法生成自动化序列serialVersionUID及无法访问8080端口异常的解决方案
然后我们需要打开idea的settings，下载插件GenerateSerialVersionUID 然后在相关文件中导入包import java.io.Serializable;后就可以完成自动化序列的生成。 完整的代码示例如下，这里我暂时隐去了生成的序列，正常的序列会是一长串数字： import lombok.Data; import java.io.Serializable; @Datapu...
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
ERR=mean(abs(T_test-T_pred)); ERR save R2.mat Rerr Rlos T_test T_pred ERR gb1180 4.算法理论概述 时间序列预测在众多领域中都具有重要的应用价值，如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。传统的时间序列预测方法在处理复杂的非线性时间序列数据时往往表现出一定的局限性。近年来，深度学习技术的发展为时间序列预测提...
AOT漫谈专题(第六篇): C# AOT 的泛型,序列化,反射问题
一：背景1. 讲故事在 .NET AOT 编程中，难免会在 泛型，序列化，以及反射的问题上纠结和反复纠错尝试，这篇我们就来好好聊一聊相关的处理方案。二：常见问题解决1. 泛型问题研究过泛型的朋友应该都知道，从开放类型上产下来的封闭类型往往会有单独的 MethodTable，并共用 EEClass，对于值类型的泛型相当于是不同的个体，如果在 AOT Compiler 的过程中没有单独产生这样的...
时间序列分析方法之 -- 自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average, ARMA）原理及Python代码示例
适用情况 Python 示例代码 结论 原理 自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average, ARMA）是一种结合了自回归（AR）模型和移动平均（MA）模型的时间序列分析模型。它适用于描述和预测平稳时间序列数据。ARMA 模型将时间序列的当前值表示为其过去值和过去预测误差的线性组合。 ARMA(p, q) 模型的数学表达式如下： 其中： 表示时间 t 的实际值。c...
JNDI-反序列化
参考博客： JNDI注入与动态类加载 分析版本 jdk8u201 流程分析 在前面JNDI-ldap绕过分析中提到，存在ldap原生反序列化利用点。 再回顾一下，在deserializeObject private static Object deserializeObject(byte[] var0, ClassLoader var1) throws NamingException { //var...
《知识点扫盲 · Redis 序列化器》
文章目录 写在前面的话缓存序列化器技术简介RedisSerializer 接口常用序列化器方案比较使用示例故障说明模拟异常 总结陈词 写在前面的话 博主所在公司近期线上环境，某天遇到某服务大批量异常，查看异常堆栈指向 StringRedisSerializer#serialize，具体错误如下：java.lang.ClassCastException: class com.alibaba.fastj...
【优秀python算法毕设】基于python时间序列模型分析气温变化趋势的设计与实现
，地势起伏，存在着明显的山地气候变化差异，是很适合进行长期预测的地区，其气候变化对于城市规划、农业、生态保护和人类生活等方面都具有重要影响。因此，研究地方性气温变化趋势具有明显的实践意义[2]。 时间序列模型是一种常用于分析时序数据的方法。它可以根据观测数据中呈现的线性或非线性变化趋势、周期性变化等模式，对未来的某一时刻的变量值进行预测。[3]对重庆历史天气数据进行分析，对部分地区的天气状况，最低气温...
掌握Python中的文件序列化：Json和Pickle模块解析
文件是一个重要的数据处理对象。无论是读取数据、保存数据还是进行数据处理，文件操作都是Python编程中不可或缺的一部分。本文将详细介绍Python中文件操作的几种常用方法，包括open函数的使用、数据序列化与反序列化，以及os模块在文件和目录管理中的应用。 Open函数的使用 open()函数是Python中打开文件的通用方法，使用它可以打开一个文件，并返回一个文件对象。这个文件对象可以用于后续的读写...