com.alibaba.fastjson.JSONObject的使用

[Json依赖] JSONObject的依赖包 <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>1.2.28</version> </dependency> <dependency> &lt... 阅读详情
  1. class User {  
  2.     private String name;  
  3.     private int age;  
  4.   
  5.     public String getName() {  
  6.         return name;  
  7.     }  
  8.   
  9.     public void setName(String name) {  
  10.         this.name = name;  
  11.     }  
  12.   
  13.     public int getAge() {  
  14.         return age;  
  15.     }  
  16.   
  17.     public void setAge(int age) {  
  18.         this.age = age;  
  19.     }  
  20.   
  21.     @Override  
  22.     public String toString() {  
  23.         return "User [name=" + name + ", age=" + age + "]";  
  24.     }  
  25. };  
  26.   
  27. class UserGroup {  
  28.     private String name;  
  29.     private List<User> users = new ArrayList<User>();  
  30.   
  31.     public String getName() {  
  32.         return name;  
  33.     }  
  34.   
  35.     public void setName(String name) {  
  36.         this.name = name;  
  37.     }  
  38.   
  39.     public List<User> getUsers() {  
  40.         return users;  
  41.     }  
  42.   
  43.     public void setUsers(List<User> users) {  
  44.         this.users = users;  
  45.     }  
  46.   
  47.     @Override  
  48.     public String toString() {  
  49.         return "UserGroup [name=" + name + ", users=" + users + "]";  
  50.     }  
  51. }  
  52.   
  53. class FastJsonTest {  
  54.     public static void main(String[] args) {  
  55.         // 构建用户geust  
  56.         User guestUser = new User();  
  57.         guestUser.setName("guest");  
  58.         guestUser.setAge(28);  
  59.         // 构建用户root  
  60.         User rootUser = new User();  
  61.         rootUser.setName("root");  
  62.         guestUser.setAge(35);  
  63.         // 构建用户组对象  
  64.         UserGroup group = new UserGroup();  
  65.         group.setName("admin");  
  66.         group.getUsers().add(guestUser);  
  67.         group.getUsers().add(rootUser);  
  68.         // 用户组对象转JSON串  
  69.         String jsonString = JSON.toJSONString(group);  
  70.         System.out.println("jsonString:" + jsonString);  
  71.         // JSON串转用户组对象  
  72.         UserGroup group2 = JSON.parseObject(jsonString, UserGroup.class);  
  73.         System.out.println("group2:" + group2);  
  74.   
  75.         // 构建用户对象数组  
  76.         User[] users = new User[2];  
  77.         users[0] = guestUser;  
  78.         users[1] = rootUser;  
  79.         // 用户对象数组转JSON串  
  80.         String jsonString2 = JSON.toJSONString(users);  
  81.         System.out.println("jsonString2:" + jsonString2);  
  82.         // JSON串转用户对象列表  
  83.         List<User> users2 = JSON.parseArray(jsonString2, User.class);  
  84.         System.out.println("users2:" + users2);  
  85.     }  

  1. }  



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compile 'com.alibaba:fastjson:1.2.31'

com.alibaba.fastjson.JSONObject cannot be cast to com.alibaba.fastjson.JSONObject报错处理 阅读详情

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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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