java.io.InvalidClassException什么错误

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java.io.InvalidClassException 序列化与反序列化对象错误(Serializable)

最近遇到了一个问题反序列化错误,以前也实现过序列化接口,但是从来没有报过序列化错误,后来想了一下原因,之前的序列化和反序列化全都是在一个项目中进行的,也就是针对一个项目的对象进行序列化和反序列化。...

java序列化与反序列化的使用方法-java.io.InvalidClassException错误

java中的序列化和反序列化 Java中序列化的本质就是将类转换成二进制数据进行保存,反序列化就是将二进制数据转换为java中的类的形式 首先一个类能否被序列化取决于它有没有实现Serializable接口 public class day3...

java.io.InvalidClassException:PublishInfMsg(类名); local class incompatible: 解决方法

今天调程序,出现了java.io.InvalidClassException:local class incompatible这个错误错误重现: java.io.InvalidClassException: PublishInfMsg; local class inc

java.io.InvalidClassException异常如何处理?

1、解决方法: 可序列化类可以通过声明名为 “serialVersionUID” 的字段(该字段必须是静态 (static)、最终 (final) 的 long 型字段)显式声明其自己的 serialVersionUID: ANY-ACCESS-MODIFIER static final long ...

java.io.InvalidClassException异常产生原因及解决方案

io.netty.handler.codec.DecoderException: java.io.InvalidClassException: failed to read class descriptor 很明显这是一个跟编解码相关的异常 二、异常产生原因 在整个推的项目中,消息是一个Message...

改动实体类后,报错java.io.InvalidClassException: XXXDTO; local class incompatibl

报错java.io.InvalidClassException: XXXDTO; local class incompatibl

spark mongodb 踩坑 Caused by: java.io.InvalidClassException: com.mongodb.spark.rdd.MongoRDD

根据错误提示,搜索了很久,说class 序列号问题 经过仔细排查后,发现,分析:client端类版本与server端不一致;线上环境的jar的版本和本次打jar包的环境的版本不一致导致的 compile group: 'org.mongodb.spark', ...

Java序列化报异常:java.io.InvalidClassException: com.itheima.pojo.User; local class incompatible: ...

1.反序列化报错:java.io.InvalidClassException: com.itheima.pojo.User; local class incompatible: stream classdesc serialVersionUID = 7423016343889731285, local class serialVersionUID = ...

java.io.InvalidClassException 解决方案

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java.io.InvalidClassException序列化

序列化反序列化失败报错如下:java.io.InvalidClassException: com.kuanter.model.customer.shop.Shop; local class incompatible: stream classdesc serialVersionUID = -6738454918343091256, local class ...

我的JAVA学习之异常整理-java.io.InvalidClassException

java.io.InvalidClassException: com.ExamSimulation.user.ExamUser; local class incompatible: stream classdesc serialVersionUID = -9219275609965904406, local class serialVersionUID = 7784655863554346653 ...

java.io.invalidclassexception: failed to read class descriptor

  此文来自: 马开东博客 转载请注明出处 网址: http://www.makaidong.com 摘要: 一个netty序列化引起的思考。...今天在使用netty 传输网络对象报了异常错误 java.io.invalidclassexception: fa...

问题三20150724java.io.InvalidClassException:local class incompatible: stream classdesc

今天碰到一个序列化问题,UIC的一个EJB工程调CIC的EJB工程,其中返回一个实体时报序列化错误,换jar包后解决 序列化错误一般是由以下导致 1.没有指定值:BEAN没有指定序列化值即由JDK给出,客户、服务端使用了不同...

java.io.InvalidClassException:local class incompatible: stream classdesc serialV

java.io.InvalidClassException:local class incompatible: stream classdesc serialV 博客分类:  平台技术---JAVA---API---反射PROXY---AOP---IO   local class incompatible: stream classdesc ...

net.sf.ehcache.CacheException: java.io.OptionalDataException

我终于发现了引起这个异常的问题。问题是我们使用的数据结构存储在EHCHACE中。数据结构包含大量的集合和内部... 这就是为什么这个错误的发生本质上也是随机的,而且发生在代码中的随机位置,因为它只发生在序列化与...

java.io:接口 Serializable——类通过实现 java.io.Serializable 接口以启用其序列化功能

什么java序列化,如何实现java序列化? 序列化就是一种用来处理对象流的机制,所谓对象流也就是将对象的内容进行流化。可以对流化后的对象进行读写操作,也可将流化后的对象传输于网络之间。序列化是为了解决在对...

错误java.io.NotSerializableException: net.sf.json.JSONObject 的解决方法

错误java.io.NotSerializableException: net.sf.json.JSONObject 的解决方法

java.io.InvalidClassException: failed to read class descriptor

今天在使用Java Service Wrapper 将Java做成window 服务时,启动正常,运行时却出现异常错误 java.io.InvalidClassException: failed to read class descriptor 自己捣鼓了许久。 后来查了下api ...

Caused by: java.io.NotSerializableException: org.apache.kafka.common.metrics.MetricConfig

flink 自定义数据源的开发过程中遇到这样一个错误错误原因:在于KafkaConsumer的初始化放在了定义处。 解决: 应该放在open方法内初始化。 DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.add...

java.io.InvalidClassException: org.hibernate.exception.NestableDelegate

 java.io.InvalidClassException: org.hibernate.exception.NestableDelegate: local class incompatible: 日志报错序列号匹配问题,检查后应该是实体类于映射文件匹配的问题(映射文件没有更新到最新版本)。

严重: java.io.WriteAbortedException: writing aborted; java.io.NotSerializableException: ...

1.你的类需要impelements java.io.Serializable 2.你的系统中有用到session吧,比如登陆以后的用户信息? 一般的服务器停止的时候都会将session钝化,将其写入到文件中,并且在重新启动的时候再将其锐化,恢复...

实现 java.io.Serializable接口的作用

实现java.io.Serializable接口的类启用了类的可序列化。未实现此接口的类将不会将其任何状态序列化或反序列化。可序列化类的所有子类本身都是可序列化的。序列化接口没有方法或字段,仅用于标识可序列化的语义。 ...

java.io.InvalidClassException:stream classdesc serialVersionUID = *, local class serialVersionUID=*

在项目中使用到Spark Streaming,设置了...java.io.InvalidClassException......:stream classdesc serialVersionUID = *, local class serialVersionUID=*, 提示序列化版本不一致,根据网上解决方案——显式指定se...

(源码解读)java.io.Serializable可序列化接口

结合源码进行分析 /* * Copyright (c) 1996, 2013, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. * ORACLE PROPRIETARY/CONFIDENTIAL. Use is subject to license ...*/ package java.io; /** * Serializ...

CacheException: Error serializing object. Cause: java.io.NotSerializableException

错误堆栈信息如下: at org.apache.ibatis.cache.decorators.SerializedCache.serialize(SerializedCache.java:102) at org.apache.ibatis.cache.decorators.SerializedCache.putObject(SerializedCache.java:56...

Notepad++ 7.9.1

notepad++是一个免费的、开放源码的文本和源代码编辑器。notepad++是用c++编程语言编写的,它以减少不必要的功能和简化过程而自豪,从而创建了一个轻便高效的文本记事本程序。实际上,这意味着高速和易访问的、用户友好的界面。 notepad++已经存在了将近20年,没有任何迹象表明它的受欢迎程度会下降。记事本绝对证明了你不需要投资在昂贵的软件来编写代码从舒适的自己的家。自己尝试一下,你就会明白为什么Notepad能坚持这么久。

Claymore-Dual-Miner:下载以太坊矿工(2020年更新)-源码

Claymore-Dual-Miner:下载以太坊矿工(2020年更新)

微信dat文件解析工具.zip

使用java编写的,可以将电脑端微信的dat加密文件转换为png、jpg等图片资源,方便直接查看微信聊天记录文件。

个人简历模板

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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