package cn.tongdun.robot.web; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.TypeReference; import com.alibaba.fastjson.parser.Feature; import java.util.List; /** * @author hello * @date 2019-10-18 13:46 * @description */ public class

为什么要替换fastjson 工程里大量使用了fastjson作为序列化和反序列化框架,甚至ORM在处理部分字段也依赖fastjson进行序列化和反序列化.那么作为大量使用的基础框架,为什么还要进行替换呢? 原因有以下几点: fastjson太过于侧重性能,对于部分高级特性支持不够,而且部分自定义特性完全偏离了json和js规范导致和其他框架不兼容: fastjson文档缺失较多,部分Feature甚至没有文档,而且代码缺少注释较为晦涩: fastjson的CVE bug监测较弱,很多CVE数据

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

ImageTarget 前言 ImageTarget 顾名思义,就是图像识别,本文记录下作者最近学习vuforia中的imageTarget笔记与心得. vuforia guide:https://library.vuforia.com/articles/Training/Image-Target-Guide vuforia sample  - 选择 Core Features下载,导入ImageTarget.unitypackage:https://developer.vuforia.com/

1. 3D分析 1.1. 3D Features toolset 工具 工具 描述 3D Features toolset (3D 要素工具集) Add Z Information 添加 Z 信息 添加关于具有 Z 值的要素类中的要素的高程属性的信息. Buffer 3D 3D 缓冲 围绕点或线创建三维缓冲区以生成球形或圆柱形的多面体要素. Difference 3D 3D 差异 消除目标要素类中部分与减法要素类中闭合的多面体要素体积重叠的多面体要素. Enclose Multipatch 封闭

参考: http://blog.csdn.net/wx_962464/article/details/37612861 maven库下载 fastjson基本使用 import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import java.util.Set; import com.alibaba.

现象及原因 通常来讲,在使用json数据格式时一般不需要要求数据有序.但凡事都有例外,针对查询时序数据这样一个场景,就必须要求服务器端返回的数据是按时间有序的,否则前端在进行数据展示时就会有问题. 项目架构如下: 数据从OpenTSDB中查询出来的时候是有序的: [{ "metrc":"cpu.usage", "dps": { "123456": 12, "123457": 13, "123458

对外提供接口,第三方传过来的参数没问题.可是用fastJson 转换的出现 参数顺序不一致,导致 验签失败 解决fastJosn 转换无序问题 https://github.com/alibaba/fastjson/issues/954 问题解决 JSON.parseObject("...", Feature.OrderedField)

{ "data":{ "shop_uid":"123"; “id”:"123" } } 将上面的json字符串转换为JSONObject之后可能会出现顺序不一样,即在JSONObject中,可能是下面的顺序: “id”:"123" "shop_uid":"123"; 为了保证顺序一样,可以用: JSONObject jsonObject = JSONObject.pa

json解析的时候,通常顺序会发生改变,如果我们有保持原有顺序的需求的话可以通过如下方式 1.使用fastJson的Feature.OrderedField JSONObject respJson = JSONObject.parseObject(jsonStr, Feature.OrderedField); 2.初始化JSONObject的时候 JSONObject(boolean ordered); 3.可以使用Google的Gson,使用gson解析的话是怎么传就是什么顺序 JsonObj

在mysql中存储json数据,字段类型用text,java实体中用String接受. 返回前端时(我这里返回前端的是一个map),为了保证读取出的数据排序错乱问题,定义Map时要用LinkedHashMap,这样可以保证 Map<String, String> map = new LinkedHashMap<String, String>(); map.put("a3", "aa"); map.put("a2", &qu

使用JSONObject  读取JSON字符串时,读取出来的数据,通过变量时是无序的. 但是业务希望返回是顺序的. String str="{name:\"A\",address:\"B\",tel:\"C\",user:{name:\"A\",address:\"B\"}}"; JSONObject json=JSONObject.parseObject(str); 解决办法如下: L

1.初始化为有序json对象 JSONObject jsonOrdered= new JSONObject(true); 2.将String对象转换过程中,不要调整顺序 JSONObject jsonOrdered = JSONObject.parseObject(jsonString, Feature.OrderedField);

参考: http://blog.csdn.net/wx_962464/article/details/37612861 maven库下载 fastjson基本样例1 Cat.java package test; class Cat { private String color; public String getColor() { return color; } public void setColor(String color) { this.color = color; } @Overrid

二十三(Convolution和Pooling练习)  三十八(Stacked CNN简单介绍) 三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑) 五十(Deconvolution Network简单理解) 五十一(CNN的反向求导及练习)   Stacked Convolutional Auto-Encoders for Hierarchical Feature Extraction中提到的一个实验 作者认为加噪声用处不大,且max-pooling功能特别强大,大到像作者说的那样有了max-po

在开发过程中遇到一个问题,服务器经过排序返回后的字符串数据使用fastjson解析后,数据顺序发生变化,引起业务异常. 解决办法: 1.解析时增加参数不调整顺序 JSONObject respondeBodyJson = JSONObject.parseObject(jsonStr, Feature.OrderedField);2.初始化json对象为有序对象: JSONObject retObj = new JSONObject(true);这样生成的json对象就与放入数据时一致. 3.使用

此文为本人原创首发于 http://www.35coder.com/convert_encryption_codes_to_php/. 写代码的经历中,总少不了与外部的程序对接,一旦有这样的事,往往周期会很长,很麻烦,因为你要考虑的事会多了很多,其中安全性的加密解密就是重要的一项.写代码,可以出Bug,但逼格不能弱.什么是逼格?和别人对接一下,连加密解密都没有,连验证签名都没有,别人一眼就望穿你,这就是眼界的问题了. 这次的故事是对接一个大的支付系统,对方也是第一个对接我们,然后定了接口和加解密

FastJson的常用操作 2017-06-05 常用操作包括以下内容: 对象与(JsonObject或JsonArray)与String的互换 String转换为(JsonObject或JsonArray)如何保持顺序 Eval的使用 值为null的(JsonObject或JsonArray)转换为String时如何保存 代码: package Demo.Sample1; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson

1)jar <!--httpclient 发送外部https/http 请求--> <dependency> <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId> <artifactId>httpclient</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.httpcomponents<

RCNN -> SPPNet -> Fast-RCNN -> Faster-RCNN -> FPN YOLO v1-v3 Reference RCNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation SPPNet: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition