一边是计算机就业哀鸿遍野，一边是高考生疯狂涌向计算机专业，太魔幻了！...

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营销经济传统经销哀鸿遍野电商搅局传统白酒行业.ppt
03-13
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10-08
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Java精选
07-01 38
行业发展受市场和政策影响，当年的建筑、土木专业何等繁华，都是乘上了房地产行业的东风，等风停了，自然就降温了，所以要放平心态。，包含Java基础、并发、JVM、线程、MQ系列、Redis、Spring系列、Elasticsearch、Docker、K8s、Flink、Spark、架构设计、大厂真题等，在线随时刷题！有人说，计算机专业一能去私企拿高薪，二能进国企研究所，三能考公考编，工科岗位最多，其他专业没法比。有人说，认知达不到，没办法，基础领域，医生，会计，国防军工等比计算机好太多了。
一道菜年入2亿——互联网时代用“少即是多”提高销售绩效(1).docx
06-24
这种集中力量打造核心产品的做法，在高端餐饮市场哀鸿遍野的情况下，使得旺顺阁成功逆市扩张，年销售额高达5亿元。 其次，极致是另一个关键因素。一道菜品要实现极致化，并非仅仅是研发就能达成目标。餐饮企业要想...
公务员考试_易错成语500例.doc
12-05
1. "哀鸿遍野"：形容灾民流离失所的凄惨景象。 2. "安步当车"：形容从容不迫地步行，不急于乘车。 3. "安土重还"：表示对故乡的眷恋，不愿轻易迁移。 4. "嗷嗷待哺"：形容饥饿的悲惨情景。 5. "筚路蓝缕"：形容创业...
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
12-01
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JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
12-01
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
12-01
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
12-01
内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip
12-01
基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip
Arcgispro适用的PPTools工具箱
12-01
工具力求完善，减少bug，如有问题联系我 包含工具： txt转shp 面要素转txt 点要素写入界址点成果表 面要素生成界址点 界址点两连 查找尖锐角_仅查找以作参考 尖锐角分割_仅分割以做参考 尖锐角分割合并 (距离) 尖锐角分割合并 (面积) 小面积按属性合并 (终极版) 表格自动转GDB1.3 分组编号 1.1 更新bsm及ysdm1.0 更新一级类 数据比对 (第五版) 数据更新 数据库要素清空 制作举证图斑信息表 字段比对 字段重复值清理
C++基于C++的AI模型部署技术：多平台推理框架集成与低功耗优化方案设计
12-01
内容概要：本文系统梳理了基于C++在边缘设备上部署AI模型的完整技术体系，涵盖基础语法强化、核心库应用、主流推理框架集成及多平台实战案例。重点讲解了嵌入式C++内存管理、多线程安全编程与跨平台编译技术，并结合OpenCV、Tengine、TensorRT、TensorFlow Lite Micro等框架，详细展示了在RK3588、Jetson、ESP32-S3等典型边缘芯片上部署YOLOv8、DeepLabV3+、MobileNetV3等模型的工程实现方法。同时提供多个可二次开发的开源项目与调试工具链，覆盖工业检测、自动驾驶、物联网等应用场景。; 适合人群：具备C++基础和嵌入式开发经验，从事边缘计算、AI推理部署相关工作的1-3年研发人员或项目开发者； 使用场景及目标：①掌握在不同边缘芯片平台上使用C++部署AI模型的核心流程与性能优化技巧；②实现低功耗、高实时性的图像分类、目标检测、语义分割等任务；③解决实际开发中的内存泄漏、算子兼容、跨平台编译等问题； 阅读建议：建议结合文中提供的开源项目进行实操演练，重点关注内存管理、硬件加速与工程配置部分，在真实边缘设备上调试验证代码以加深理解。
【嵌入式系统】基于GCC优化与组件裁剪的固件瘦身方法：面向STM32/ESP32/nRF52平台的低资源部署方案设计
12-01
内容概要：本文系统介绍了嵌入式固件裁剪与优化的实战方法，重点围绕编译器级优化（如GCC的-Os、-flto、--gc-sections等选项）、主流芯片平台（STM32、ESP32、nRF52）的具体瘦身流程以及工具链实践展开。通过对比不同优化配置下的固件大小、执行效率和编译时间，验证了-Os结合LTO与段裁剪可显著减小体积，同时提供了HAL库裁剪、启动文件优化、分区表调整、调试信息移除等关键操作步骤，最终实现固件体积大幅缩减。; 适合人群：具备嵌入式开发经验的工程师，尤其是从事MCU固件开发、资源受限设备优化及相关技术研究的1-3年工作经验人员；熟悉C/C++语言及基本编译链接原理者更佳； 使用场景及目标：①在存储空间紧张的嵌入式设备中最大化压缩固件体积；②提升代码执行效率并合理平衡调试能力；③掌握跨平台（STM32/ESP32/nRF52）固件优化通用方法论； 阅读建议：建议结合具体项目实践文中优化策略，逐步应用编译器选项、组件裁剪与链接脚本修改，并借助size、objdump、strip等工具分析优化效果，注意避免过度优化带来的稳定性风险。
EPnP算法在MATLAB中的相机姿态计算实现
最新发布
12-01
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系，实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合，从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节：首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理，以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系，并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程，形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后，需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵，其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理，包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题，为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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！
STM32F103C8T6 软件模拟SPI读写RC522
12-01
本资源提供了针对STM32F103C8T6微控制器通过软件模拟SPI接口来实现对RC522 RFID模块进行读写操作的完整示例代码。RC522是一款广泛应用于近场通信(NFC)和RFID标签读写的模块，而STM32F103C8T6则以其高性能、低功耗特性，在嵌入式开发中极为流行。此项目特别适合那些需要在没有硬件SPI支持的引脚上操作RC522模块或者希望理解软件模拟SPI工作原理的开发者。 特点 软件模拟SPI：在缺乏硬件SPI接口的情况下，通过软件精确控制时序，模拟SPI通讯协议。 兼容性：专门针对STM32F103C8T6设计，确保最佳兼容性和性能。 详细注释：源代码包含丰富注释，便于新手理解和学习如何与RC522进行交互。 示范应用：包括基本的读取和写入操作示例，快速上手RC522的应用开发。 调试友好：提供简单的调试信息输出，帮助用户在开发过程中迅速定位问题。 使用说明 环境准备：确保您的开发环境已经配置好STM32的相关IDE，如STM32CubeIDE或Keil MDK等。 导入项目：将提供的源码工程导入到你的IDE中。 配置引脚：按照文档中的指示修改GPIO引脚配置以匹配您实际的硬件连接。 编译与下载：无误后，编译代码并下载至STM32F103C8T6板上。 测试：连接RC522模块，并运行程序，观察是否能成功读写RFID卡。
SPK0838HT4H-B.pdf
12-01
SPK0838HT4H-B
【工业物联网】基于Python SDK的嵌入式Linux网关二次开发：多协议数据采集与边缘计算系统实现
12-01
内容概要：本文详细介绍了基于嵌入式Linux平台的工业物联网关Python SDK二次开发的全流程，涵盖硬件适配、核心库选型、数据采集、协议转换、边缘计算与云端上报等关键技术环节。通过树莓派4B实例，演示了使用pymodbus、paho-mqtt、RPi.GPIO等库实现Modbus RTU数据采集、MQTT协议转换、温度异常检测及本地声光报警的完整功能，并提供了开机自启、性能优化与故障排查方案。同时拓展了OPC UA协议接入、滑动窗口异常检测和云端指令响应等进阶能力，形成一套可复用的工业网关开发框架。; 适合人群：具备Python编程基础和嵌入式开发经验，从事工业物联网、智能制造、边缘计算等相关领域的研发人员或系统集成工程师；尤其适合需要快速实现网关定制化功能的技术团队。; 使用场景及目标：① 掌握在树莓派等嵌入式Linux设备上搭建工业网关Python开发环境的方法；② 实现多协议（Modbus、OPC UA）数据采集与向MQTT等云端协议的转换；③ 在边缘侧完成实时数据处理与异常告警，提升系统响应速度与可靠性；④ 构建稳定、可扩展的工业网关原型并支持远程运维。; 阅读建议：建议结合文中提供的代码示例在真实硬件环境中动手实践，重点关注模块化设计思路与异常处理机制，同时参考问题排查表进行调试验证，以深入理解工业级Python应用的稳定性要求与优化策略。
优化充电基于多种改进遗传算法(变异遗传算法、精英遗传算法、原始遗传算法)求解电动汽车有序充电优化问题比较研究（Matlab代码实现）
12-01
【优化充电】基于多种改进遗传算法(变异遗传算法、精英遗传算法、原始遗传算法)求解电动汽车有序充电优化问题比较研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于多种改进遗传算法（包括变异遗传算法、精英遗传算法和原始遗传算法）求解电动汽车有序充电优化问题，并通过Matlab代码实现算法仿真与比较。文章重点探讨不同遗传算法在解决充电优化调度问题中的性能差异，旨在降低电网负荷波动、提升充电效率与能源利用率。通过对算法的适应度函数设计、约束条件建模及仿真结果对比分析，验证了改进算法在收敛速度、优化精度和稳定性方面的优势。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab语言，从事智能优化、电力系统调度或电动汽车相关领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①应用于电动汽车充电站的有序充电调度系统设计；②用于对比分析不同遗传算法在复杂优化问题中的表现，提升算法选型与改进能力；③支撑科研项目中关于智能算法在能源管理领域的应用研究。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现细节与参数设置，通过复现和调试加深对遗传算法改进策略的理解，并可进一步拓展至其他智能优化算法的对比研究。
org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException: Could not read JSON: Could not resolve subtype of [simple type, class java.lang.Object]: missing type id property '@class' at [Source: (byte[])"{"id":1,"bookId":1,"chapter":"1","title":"第一章 群成员请注意！","content":"时间：不明，应该在很早、很早以前。\n\n地点：神州浩土。\n\n天地不仁，以万物为刍狗！\n\n这世间本是没有什么神仙的，但自太古以来，人类眼见周遭世界，诸般奇异之事，电闪雷鸣，又有天灾人祸，伤亡无数，哀鸿遍野，决非人力所能为，所能抵挡。遂以为九天之上，有诸般神灵，九幽之下，亦是阴魂归处，"[truncated 2358 bytes]; line: 1, column: 2858]; nested exception is com.fasterxml.jackson.databind.exc.InvalidTypeIdException: Could not resolve subtype of [simple type, class java.lang.Object]: missing type id property '@class' at [Source: (byte[])"{"id":1,"bookId":1,"chapter":"1","title":"第一章 群成员请注意！","content":"时间：不明，应该在很早、很早以前。\n\n地点：神州浩土。\n\n天地不仁，以万物为刍狗！\n\n这世间本是没有什么神仙的，但自太古以来，人类眼见周遭世界，诸般奇异之事，电闪雷鸣，又有天灾人祸，伤亡无数，哀鸿遍野，决非人力所能为，所能抵挡。遂以为九天之上，有诸般神灵，九幽之下，亦是阴魂归处，"[truncated 2358 bytes]; line: 1, column: 2858]这个问题怎么解决
03-21
<think>嗯，用户现在遇到了一个新的错误，是关于Spring Data Redis在反序列化时找不到类型标识符@class的问题。之前他们遇到了ClassCastException，现在可能已经按照之前的建议修改了RedisTemplate的配置，启用了类型信息，但现在又出现了这个SerializationException。 首先，我需要理解这个错误的原因。错误信息说“Could not resolve subtype of [simple type, class java.lang.Object]: missing type id property '@class'”，这表明Jackson在反序列化的时候，期望JSON中有@class属性来指明具体的类型，但实际的数据中缺少这个字段。这可能是因为数据在序列化时没有包含类型信息，或者在反序列化时配置不一致。 接下来，我要考虑用户可能的操作步骤。用户可能已经按照之前的解决方案配置了RedisTemplate，启用了activateDefaultTyping来添加@class信息。但现在在读取旧数据时，这些旧数据可能是在启用类型信息之前存储的，所以没有@class字段，导致反序列化失败。 另外，可能用户配置的ObjectMapper在序列化和反序列化时的设置不一致。例如，可能在写入时启用了类型信息，但在读取时没有正确配置，或者反序列化时使用的类型不明确。 还要考虑用户是否在存储数据时使用了正确的序列化器。例如，如果某些数据是用不同的序列化方式（如JDK序列化或普通的JSON不带类型信息）存储的，那么在读取时使用带类型信息的序列化器就会出问题。 接下来，需要针对这些可能的原因提供解决方案。首先，确保序列化和反序列化都正确配置了类型信息。可能需要检查RedisTemplate的配置，确认activateDefaultTyping是否正确启用，并且ObjectMapper的设置一致。 另外，处理旧数据的问题。如果旧数据没有@class字段，可能需要特殊处理，比如使用ObjectMapper.convertValue来转换LinkedHashMap到目标类型，或者先清理旧数据，重新存储带有类型信息的新数据。 还有可能需要明确指定反序列化的类型，例如使用Jackson2JsonRedisSerializer<Chapter>而不是通用的Object.class，这样在反序列化时不需要依赖@class字段，而是直接使用指定的类型。 此外，检查类是否为final类。如果Chapter类是final的，可能需要在activateDefaultTyping中使用不同的配置，比如DefaultTyping.EVERYTHING，但需要注意安全性和性能影响。 还要考虑是否存在多个不同的ObjectMapper实例，导致配置不一致。确保RedisTemplate中使用的ObjectMapper是同一个，并且在所有相关的地方都正确配置了类型信息。 最后，可能需要指导用户如何验证配置是否正确，例如通过检查Redis中存储的数据是否包含@class字段，或者编写测试用例来确保序列化和反序列化的正确性。</think>--- ### **问题本质** 出现`SerializationException: missing type id property '@class'`的直接原因是：**Redis中存储的JSON数据缺少类型标识符`@class`字段**，导致Jackson无法确定反序列化的目标类型。该问题通常发生在以下场景： 1. **历史数据残留**：Redis中残留了早期未启用类型信息的旧数据； 2. **配置不一致**：序列化时未正确开启`@class`类型标识符； 3. **泛型操作**：使用`RedisTemplate<Object, Object>`时类型信息被擦除。 --- ### **解决方案** 需确保**序列化与反序列化时类型信息完整一致**。以下是具体修复步骤： --- #### **步骤 1：强制刷新旧数据（关键！）** 若Redis中已存在**未包含`@class`字段的旧数据**，必须先清理或覆盖： ```bash # 通过redis-cli删除特定章节缓存 DEL chapter_1_1 # 或编程清理 redisTemplate.delete("chapter_" + bookId + "_" + chapterId); ``` --- #### **步骤 2：完善RedisTemplate配置** 确保序列化器**明确携带类型信息**，参考配置： ```java @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>(); template.setConnectionFactory(factory); ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); objectMapper.registerModule(new JavaTimeModule()); objectMapper.disable(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS); // 核心配置：强制写入类型信息 objectMapper.activateDefaultTyping( objectMapper.getPolymorphicTypeValidator(), ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY ); Jackson2JsonRedisSerializer<Object> serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(objectMapper, Object.class); template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); template.setValueSerializer(serializer); template.setHashValueSerializer(serializer); template.afterPropertiesSet(); return template; } ``` --- #### **步骤 3：验证序列化结果** 存储数据后，检查Redis中的JSON**是否包含`@class`字段**： ```json { "@class": "com.readingspace.model.entity.Chapter", "id": 1, "title": "第一章", // ...其他字段 } ``` --- #### **替代方案：显式指定类型** 若无法修改全局配置，可在**读取时指定具体类型**： ```java // 使用TypeReference明确目标类型 Jackson2JsonRedisSerializer<Chapter> serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Chapter.class); byte[] data = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().get(("chapter_" + bookId + "_" + chapterId).getBytes()); Chapter chapter = serializer.deserialize(data); ``` --- ### **根本原因分析** | 阶段 | 问题 | 结果 | |------|------|------| | **序列化时** | 未添加`@class`类型标识符 | JSON中无类型元数据 | | **反序列化时** | Jackson无法推断目标类型 | 尝试映射到`Object`或`LinkedHashMap` | --- ### **附加建议** 1. **类型安全序列化器** 推荐为常用类创建专用序列化器： ```java Jackson2JsonRedisSerializer<Chapter> chapterSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Chapter.class); redisTemplate.setValueSerializer(chapterSerializer); ``` 2. **混合数据兼容处理** 若必须同时处理新旧数据，添加类型检查： ```java Object obj = redisTemplate.opsForValue().get(key); if (obj instanceof LinkedHashMap) { Chapter chapter = objectMapper.convertValue(obj, Chapter.class); } else if (obj instanceof Chapter) { // 直接使用 } ``` 3. **监控与日志** 在Redis操作层添加日志，记录序列化/反序列化过程中的类型信息： ```java logger.debug("Deserializing data with type: {}", JsonPath.read(jsonString, "$.@class")); ``` --- ### **效果验证** 1. 新存入Redis的数据**必须包含`@class`字段** 2. 反序列化时不再抛出`SerializationException` 3. 类型转换`(Chapter) redisTemplate.get()`可正常执行 若问题仍然存在，请检查： - RedisTemplate是否被其他配置覆盖 - 确保所有存取操作使用**同一个RedisTemplate实例** - 使用`redis-cli`直接查看键值确认格式
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