Java 日看一类(31)之IO包中的InvalidClassException异常类和IOError异常类

电镀技术:微型制造的原子级加法工艺与核心优势 电镀是一种利用电解原理在基材表面沉积金属层的表面处理技术,其本质是通过电场控制溶液中金属离子的迁移与还原,实现原子级的可控沉积。这一过程的核心在于对电流密度、温度、添加剂等参数的精密调控,从而实现对镀层结晶结构、性能的“编程”。从技术价值看,电镀作为一种“加法制造”工艺,在微观尺度上具有无与伦比的保形性和材料灵活性,能够实现复杂三维结构的均匀覆盖与功能复合。在应用场景上,它尤其契合现代微型化制造的需求,例如在集成电路的铜互连填充、高密度PCB板微孔金属化、MEMS传感器电极制备以及柔性电子器件制造中发挥着不 阅读详情

InvalidClassException类无引入包

继承了ObjectStreamException



该类的类头注释如下:

/**
 * Thrown when the Serialization runtime detects one of the following
 * problems with a Class.
 * <UL>
 * <LI> The serial version of the class does not match that of the class
 *      descriptor read from the stream
 * <LI> The class contains unknown datatypes
 * <LI> The class does not have an accessible no-arg constructor
 * </UL>
 *
 * @author  unascribed
 * @since   JDK1.1
 */

大意如下:

当下列问题在序列化出现时该异常被抛出:

    序列化版本和从流中读取出类描述符的版本不匹配

    类包含了不知名的数据类型

    该类不含有可以无参数访问的构造函数



该类含有如下的成员变量:

序列化ID:

private static final long serialVersionUID = -4333316296251054416L;

无效的类型名

public String classname;



该类含有如下的成员方法:

构造函数(上传错误原因

public InvalidClassException(String reason) {
    super(reason);
}

构造函数(上传错误原因和错误类名

public InvalidClassException(String cname, String reason) {
    super(reason);
    classname = cname;
}

生成消息和类名(如果类名存在

public String getMessage() {
    if (classname == null)
        return super.getMessage();
    else
        return classname + "; " + super.getMessage();
}




该类和InvalidObjectException有一定的相似之处,也有一些不同(类和实例的错误不同),遇到时候请仔细分析



IOError无引入包

继承自Error类



该类的类头注释如下:

/**
 * Thrown when a serious I/O error has occurred.
 *
 * @author  Xueming Shen
 * @since   1.6
 */

大意如下:

当发生严重的IO错误时该类被抛出



该类含有如下的成员变量:

序列化ID:

private static final long serialVersionUID = 67100927991680413L;



该类含有如下的成员方法:

构造函数构造带有指定 cause 的新 IOError 实例。IOError 是使用详细消息 (cause==null ? null :cause.toString())(它通常包含 cause 的类和详细消息)创建的):

public IOError(Throwable cause) {
    super(cause);
}


该类被抛出的时候一般意味着出了比较大的问题,注意抛出时候的注释

通信原理 | 通俗理解 | 因子图、消息传递以及它们之间的关系 在算法迭代过程中,通过反复更新这些消息,直到收敛,最终可以得到每个变量的边缘概率分布或最有可能的整体状态。算法通过因子图中的节点反复交换消息,直到找到最优解或所有消息稳定下来,从而解决了比如聚会日期这样的优化问题。在实际应用中,这种方法可以用来解决更复杂的问题,比如图像识别、语音识别和机器学习中的其他问题。,特别是在处理概率模型和执行概率推断时,因子图提供了一个强大的工具。(比如朋友的空闲时间和地点的可用性),并且你希望尽可能让所有人满意。在真正的因子图和消息传递算法中,这个过程被数学化和形式化。 阅读详情

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wyf95278
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