反射、序列化与反序列化之间的联系

C# Dictionary字典 T泛型反射 using Newtonsoft.Json; List listTJson = new List(); List listT0 = T0Service.Get(...) List listT1 = T1Service.Get(...) ... listTJson.Add(JsonConvert.SerializeObject(listT0)); listTJ 阅读详情

本文根据校内竞赛,将c++对象存取redis中并且根据这一需求,设计以反射思想进行序列化与反序列化。因为c++并没有原生的反射和序列化,需要了解java的反射机制的,可以参考我别的内容(当然我没写呢),所以写本文作为基础资料。

首先先简单介绍一下各自的概念与用处。

  1. 反射:程序可以通过访问全限定类名,对类对象信息进行反向获取,对其进行检测和修改。
  2. 序列化:也就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。
  3. 反序列化:将传输得到的数据信息还原成对象的状态信息。

反射分为编译时反射和运行时反射:

  1. 编译期就是将源码编译成可执行文件,只对代码进行翻译,并不将相应的代码放到内存中运行起来,编译器反射就是在编译的时候获取全限定类名,并通过类名将相应信息加载到内存中准备调用。
  2. 运行时反射就是程序在计算机中运行时,当加载到该类时,通过全限定类名访问类对象属性和方法。

反射与序列化的关系:

序列化需要将一个对象信息转化为某种可以保存和传输的格式,而要将类对象序列化为某种格式有两种方式:
1,熟悉类的结构,例如知道类中的属性和方法,可以直接序列化相应的类属性信息,将类对象保存为一个格式。
2,不熟悉类的结构,在调用实例化对象时候,需要将类对象信息封装为某个格式进行传输,这时就需要动态的解析出该类中的属性和方法了,这就可以通过【 反射】来实现,反射动态的获取到类的属性和方法,从而对其进行序列化的操作。

反射与反序列化的关系:

与序列化关系相反,一个类对象如果想要反序列化,首要的就是先【 反射】出原始类的属性信息,通过传输过来的格式化信息,对格式化信息进行解析并进行属性赋值。

当然反射机制在java中使用更多,JVM中常常通过反射机制进行动态的修改和检查,还有一些注解模式,往往通过反射机制,将其相应的操作进行实现。

序列化的方式有两种(未知类对象结构):

1,侵入式

class BaseCall
{
public:
    BaseCall(){}
    virtual ~BaseCall() {}
    virtual int getYY() = 0;
    Config get_config()const
    {
        Config config=Serializable::get_config(this);
        config.update({
              {"getYY",getYY}
                      });
        return config;
    }
};

可以看到,我在原类中加入了一段Config的配置用于实现序列化,而这段代码改变了原类对象的代码内容,并且在编译后会增加编译文件的内容,如果这种就是侵入式序列化(也就是本次做的内容主要使用的方法)。

2,非侵入式

非侵入式就是没有上述的那段代码,在外部的序列化定义中加入需要相关的属性信息。但是这种序列化有种问题,他需要你将你类中的属性信息设置为public,这就导致了他类中属性信息的暴露,对于部分是接受不了的,所以我没采用这种方式。

这两种方式在boost中序列化中都有使用,可以参考boost的使用,boost被称为c++标准库,实现了序列化/反序列化等方法。

接下来就是这个竞赛的全实现过程了。

Java 序列化与反射 对象序列化概述对象序列化概述对象记录自己状态的过程,通常被称之为对象的序列化。也可以理解为把对象的状态写入一个字节流的过程。对象逆序列化(Deserializing):从字节流中读取对象的过程反射就是为了在程序的运行过程中动态的获取类的方法和属性, 优点就是可以实现动态创建对象和编译,体现出很大的灵活性,缺点是对性能有影响。序列化是将对象状态转换为容易传输的格式的过程。与序列化相对的是反序列化,它将流转换为对象。这两个过程结合起来,可以轻松地存储和传输数据。支持序列化的接口和类。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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sun0322 5846
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