Java生态基础（四）——JSON

最新推荐文章于 2025-07-25 17:43:02 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Ria_Ria/article/details/108256669
本文介绍JSON作为跨语言数据交换格式的通用性和重要性，探讨Java解析JSON所需第三方包的应用，适合对数据交换感兴趣的开发者阅读。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Ria_Ria
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跨语言编程：用 Java、Golang 和 Python 实现 JSON 数值替换为指定值0
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12-05 1372
在这篇博客中，我们探索了如何使用 Java、Golang 和 Python 三种流行的编程语言来实现同一个任务：遍历 JSON 数据并将所有数值替换为0。这不仅是一个实用的编程练习，也展示了每种语言处理 JSON 数据的独特方法和优势。通过本文的学习，我们不仅掌握了在 Java、Golang 和 Python 中处理 JSON 数据的方法，还加深了对这三种语言在数据处理方面的理解。每种语言都有其独特的语法和处理方法，但它们共同完成了同一个任务，这展示了编程语言之间的多样性和灵活性。
从原理到示例：Java开发玩转MCP——Spring AI Alibaba生态实战指南
分享平时的学习心得和笔记
05-11 1130
MCP（Model Context Protocol）为Java开发者提供了标准化、可扩展的AI工具调用框架，解决了接口混乱、上下文管理等问题。本文介绍了MCP的核心价值，包括工具调用标准化、上下文串联和生态互联，并通过实战演示了如何使用Java和Spring AI Alibaba框架从零搭建MCP服务。文章还涵盖了MCP Client开发、Spring AI Alibaba生态整合以及避坑指南与性能优化，展示了MCP如何显著提升开发效率，降低错误率，革新AI开发范式。通过MCP，开发者可以更专注于业务逻辑
Java零基础入门——1.为什么要学Java？2025年了，Java还值得学吗？
xr3424367059的博客
03-26 1019
你其实不止是在学习一门语言
ELK生态系统——Java集成
LSY_优快云_的博客
06-12 1265
目录 1、客户端类型选择： （1）客户端介绍： A、REST API： B、Transport连接： C、多种编程语言客户端： （2）Java REST Client重点介绍： A、Java Low Level REST Client: B、Java High Level REST Client: （3）强烈推荐使用客户端： A、使用说明： B、项目集成： C、客户端初...
飞算JavaAI测评——弑Date宣言：我在铁屋实验室用飞算JavaAI引爆代码——47分钟血洗技术债，一个学生的“起义”
Pocker_Spades_A的博客
07-01 3万+
深夜01:47，实验室上的报表泛着冷光，像极了鲁迅笔下“人血浸透的馒头”。键盘敲下的第37个“收到”，成了枷锁新焊的一环。这工位敞亮如无菌室，却比铁屋更窒闷——中央空调嘶吐着“卷”字的魂，啃噬窗边最后一缕月光……
Java Web开发高级——单元测试与集成测试
好看资源网的博客
01-22 1316
本节内容将深入探讨如何在Spring Boot应用中使用现代工具和框架（如JUnit、Mockito、MockMvc）进行单元测试和集成测试。MockMvc是Spring提供的用于测试Web层的工具，无需启动整个Spring容器即可测试Controller的行为。JUnit是Java生态中最常用的测试框架，它提供了简洁、强大的API来编写、组织和执行测试用例。Mockito是一个强大的Java模拟（Mocking）框架，用于单元测试中模拟依赖对象的行为。的逻辑，目标是隔离外部依赖。
2024年 Java 面试八股文——SpringCloud篇
Z99263的博客
05-05 3687
Spring Cloud 是一个由 Spring 社区提供的微服务框架，它基于 Spring Boot，用于快速构建分布式系统中的服务。Spring Cloud 提供了一套完整的解决方案，用于解决微服务架构中的服务治理、服务发现、配置管理、熔断降级、智能路由、负载均衡、控制总线、消息总线等常见问题。
Java学习第四十六部分——Web开发（十四）
2503_92550335的博客
07-16 841
JSON是一种轻量级数据交换格式，采用纯文本形式，具有易读易写的特点。本文从多个维度解析JSON——基本数据类型，语法规则，常用解析库，Java与JSON的类型映射关系，实际应用场景和常见问题解答。
JAVA基础（一）——什么是java
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1.1 java属于解释执行还是编译执行 首先，我们要知道解释执行和编译执行的区别： 解释执行——程序运行时，将源文件逐行解释为机器语言执行 编译执行——程序运行前，将源文件全部编译为机器语言再执行 而Java是一种特殊的解释型语言（首先将java的类文件编译成jvm能识别的字节码文件，然后针对热点方法，利用JTT即时编译技术，编译执行，而对于非热点方法，采用的则是解释执行...
推荐文章：探索高效JSON处理的艺术 —— json-io库
gitblog_00922的博客
08-28 415
推荐文章：探索高效JSON处理的艺术 —— json-io库 在追求简洁高效的软件开发旅程中，我们常常寻找那些能够简化复杂性的工具。今天，让我们一起深入了解一款专为Java开发者量身打造的宝藏级库——json-io。这是一款轻量级但功能强大的JSON序列化与反序列化框架，它不仅为您的Java应用带来了极致的便利性，还承诺了无缝的模块化支持和卓越的兼容性。 项目介绍 json-io是Java开发者处...
Java学习第七十四部分——Elasticsearch（ES）
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07-25 837
Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索分析引擎，具备近实时搜索、RESTful API、动态映射、高可用等特性。本文介绍它的主要优势，集成方式，高级特性等内容。
基于Java开发的中州养老项目——老年人第二春设计方案源码
10-04
本文档是关于基于Java开发的中州养老项目——“老年人第二春设计方案”的源码文件，包含了丰富的技术细节和系统架构设计。整个项目由107个文件组成，其中主要涉及Java源文件，占比超过项目文件总数的八成，体现出...
霸屏天下源码java-json-parsers-benchmark:json-parsers-benchmark
06-06
生态系统中可用的所有 JSON 库都要快。” ——纪尧姆·拉福格 更多信息请访问： “Rick Hightower 最近发布了一个 JSON JVM 库基准测试，他的项目 Boon 是明显的赢家...... 结果看起来相当一致，Boon 确实比 GSON 快...
假装情侣匿名聊天室：体验即刻式浪漫
08-05
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 用户端：无需注册，用户进入后随机匹配异性进入聊天室。系统会随机分配房间、情侣头像及聊天话题，用户可发送自定义图片，还能通过输入法键盘输入并发送 emoji。当聊天室倒计时快结束时，用户可选择延长房间时间。聊天内容会经过过滤处理。 后台管理端：登录后台管理地址，账号为 admin，密码为 admin。后台可实时监控聊天情况，上传情侣头像和创建聊天话题，查看各房间的聊天记录。 安装步骤：将 anonymous_chat.sql 文件导入到 mysql 数据库中。修改 Application/chat/config.php 文件。 运行方式： Windows 服务器：只需双击 .bat 文件即可启动。 Linux 服务器：进入项目根目录，在终端输入命令以 debug（调试）方式启动，命令为 php start.php s。 注意事项：服务端可放置在服务器的任意位置，只要能成功运行即可。该系统同时支持 Windows 服务器和 Linux 服务器，但两者的运行方法有所不同。
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夏色四叶草安卓版.apk
08-05
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软件工程9大核心开发模型对比与应用指南：全面解析软件工程中各开发模型的特点与选型策略
08-05
内容概要：本文档详细解析了软件开发中的9大核心模型，包括瀑布模型、V模型、迭代模型、增量模型、螺旋模型、敏捷模型、快速原型模型、喷泉模型和演进型原型模型。通过对每个模型的核心特点、优点、缺点及适用场景的分析，结合对比表格、案例详解和决策树，为开发者提供了完整的选型指南。文中还列举了多个典型行业应用案例，如金融核心系统的瀑布+V模型、游戏开发的喷泉+敏捷模型以及智能硬件的演进型原型模型，展示了不同模型在实际项目中的应用效果。最后总结指出，传统模型适用于高可靠领域，而敏捷与原型模型则更适合互联网快速试错的环境，混合模型如“瀑布+敏捷”的应用趋势逐渐显现。 适合人群：具备一定软件工程基础知识的开发人员、项目经理及软件工程师，尤其是有1-3年工作经验的技术人员。 使用场景及目标：①帮助开发者理解不同开发模型的特点与差异；②为项目选型提供参考依据，确保选择最适合项目的开发模型；③通过案例分析提升实际应用能力，提高项目成功率。 其他说明：本文不仅介绍了各个模型的理论知识，还结合实际案例进行详细剖析，建议读者结合自身项目需求进行深入研究，并在实践中不断探索和优化，以找到最适合自己项目的开发模型。
词袋模型算法库，用于识别相似图像
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/64d9b3521fcd 词袋模型算法库，用于识别相似图像（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
人脸识别CNN模型 matlab源码
08-05
人脸识别技术是一种通过分析和比较人脸图像特征来识别或验证个体身份的计算机视觉方法，其中基于卷积神经网络（CNN）的实现尤为关键。CNN是一种深度学习模型，适用于处理图像等二维结构数据，由卷积层、池化层、全连接层等组成，能够自动学习图像的局部特征并进行层次化抽象。常见的人脸识别CNN模型包括VGGFace、FaceNet、OpenFace等，通常包含预处理步骤和多层卷积及全连接层，最终通过分类器完成识别。MATLAB提供了深度学习工具箱，支持创建、训练和评估CNN模型，通过`convnet`、`trainNetwork`、`classify`等函数实现模型构建、数据预处理、训练和测试。人脸识别技术已广泛应用于安全系统、社交媒体和监控执法等领域。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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4. 数据存储：抓取的数据需要以某种形式存储起来，常用的存储方式有数据库存储（如MySQL、MongoDB等）、文件存储（如XML、JSON、CSV文件等），以及内存存储（如使用Java集合）。 5. 爬虫调度：爬虫需要有一个调度...
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