什么是序列化? ---.net的运行时环境用来支持用户定义类型的流化的机制。它是将对象实例的状态存储到存储媒体的过程。在此过程中，先将对象的公共字段和私有字段以及类的名称（包括类所在的程序集）转换为字节流，...
所谓温故而知新，现在重新学习一下序列化和反序列化，以求有更深一步的理解。 一、为什么要使用序列化？ 最重要的两个原因是：将对象的状态保存在存储媒体中以便可以在以后重新创建出完全相同的副本；按值将对象...
所谓温故而知新，现在重新学习一下序列化和反序列化，以求有更深一步的理解。 一、为什么要使用序列化？ 最重要的两个原因是：将对象的状态保存在存储媒体中以便可以在以后重新创建出完全相同的副本；按值将对象从...
一、概述 当两个进程在进行远程通信时，彼此可以发送各种类型的... 把对象转换为字节序列的过程称为对象的序列化。 把字节序列恢复为对象的过程称为对象的反序列化。 二、对象的序列化主要有两种用途： ...
本博客会不定期对以前的文章内容进行补充和说明，强烈建议直接看博文原出处。 最近在研究JSON，Java中有很多处理JSON的类库，lib-json、sf-json、fastjson还有Jackson Json。第一个就不说了，性能和功能都没有什么...
在将对象序列化为JSON的以下杰克逊/ Java代码中,我得到以下结果：{"animal":{"x":"x"}}但是,我实际想要得到的是：{"dog":{"x":"x"}}有什么我可以做的动物容器,以便我得到的对象的运行时类型(“狗”,“猫”),而不是...
从事自动化测试平台开发的编程实践中，遭遇了几个程序崩溃问题，解决它们颇费了不少心思，解决过程中的曲折和彻夜的辗转反侧却历历在目，一直寻思写点东西，为这段难忘的经历留点纪念，总结惨痛的教训带来的经验，...
《C语言程序设计》精品课件试题 目录 ...单项选择题………………………第002页 阅读程序题………………………第018页 程序填空题………………………第039页 编写程序题………………………第070页 《C语言程序设计》精品...
1．进程和线程的差别。 ...(1)调度：线程作为调度和分配的基本单位，进程作为拥有资源的基本单位 ...(2)并发性：不仅进程之间可以并发执行，同一个进程的多个线程之间也可并发执行 ...(3
JAVA 关键字 ...transient使用细节——被transient关键字修饰的变量真的不能被序列化吗 volatile 保证可见性 volatile 不能保证原子性 volatile 保证有序性 volatile 的实现原理 可见性 有序性 vol...
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
1. 简单的C++程序源程序的基本结构：主函数 int main() { int x=3; printf("%d",x);...问函数既然不会被其它...具体的值是某中具体出错信息 2. 文件包含：头文件 头文件的作用是什么? 答：一、通过头
1. static有什么用途？（请至少说明两种） 1)在函数体，一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。 2) 在模块内（但在函数体外），一个被声明为静态的变量可以被... 1) 引用必须被初始化，指针不必。
语言 一、Java 语言基础知识 常量 Java中常量有：整型、浮点型、字符型、字符串常量、布尔型、空常量等六种 ...Java数据类型分为基本数据类型和引用类型两种，基本数据类型如下表： ...* 注：不是基本类型就是引用...
Java中有很多处理JSON的类库，lib-json、sf-json、fastjson还有Jackson Json。第一个就不说了，性能和功能都没有什么亮点。sf-json最大的优点就是随机读取方便。代码很简单：JSONObject json= JSONObject.fromObject...
微软亚洲技术中心的面试题！！！ 1．进程和线程的差别。 ...线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体. ...(1)调度：线程作为调度和分配的基本单位，进程作为拥有资源的基本单位 ...(2)并发性：不仅进程之间...
最近在研究JSON，Java中有很多处理JSON的类库，lib-json、sf-json、fastjson还有Jackson Json。第一个就不说了，性能和功能都没有什么亮点。sf-json最大的优点就是随机读取方便。代码很简单：JSONObject json= ...
最近在工作中用到了fastjson，遇到了...与其他json处理器（如Gson，Jackson等）和其他的Java对象序列化反序列化方式相比，有比较明显的性能优势。详情可以参加fastjson提供的benchmark。 benchmark for fastjson f
（转） Java JSON技术框架选型、测试及简单使用 ... 一、JSON JSON英文全称为JavaScript Object Natation，采用key:value键值对的方式存贮数据，与xml格式相比，JSON是一种轻量级的数据交换格式；...
最终采用了Jackson JSON，使用起来相当方便。 =========================================================================== 本文地址：...本博客会不定期对以前的文章内...
面经这种东西，别人写的永远比不上自己敲的。
最近在研究JSON，Java中有很多处理JSON的类库，lib-json、sf-json、fastjson还有Jackson Json。第一个就不说了，性能和功能都没有什么亮点。 ...sf-json最大的优点就是随机读取方便。...json.getS
这里主要讲的是C#的语言特征怎么样可以更好地在你的Design里面用到。(1) 定义和实现接口优于继承基类接口定义了行为，而基类定义了对象是什么。使用接口，每个实现的类必须实现所有的方法，属性和事件。...
最近在研究JSON，Java中有很多处理JSON的类库，lib-json、sf-json、fastjson还有Jackson Json。第一个就不说了，性能和功能都没有什么亮点。 sf-json最大的优点就是随机读取方便。代码很简单： ...
flex4 日期类型字符串转日期类型(string转Date)(转)mysql数据库中存储的日期类型通过PHP返回到flex端为字符串类型，这样在flex中进行处理时就必须要将字符串转化为Date类型。如果仅仅是 "年/月/日" 的组合，而没有...
大唐杯资料+题库（移动通信）
参加的是2020年的计算机设计大赛，软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。（20页）
【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）。
主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集，32位64位都有，解决缺失dll包问题。
