json相关

1 认清json两种格式
"{\"1\":3000024.996666668,\"2\":3020000.0,\"3\":3000000.0,\"4\":3000000.0,\"5\":3000000.0}"
{"1":3000024.996666668,"2":3020000.0,"3":3000000.0,"4":3000000.0,"5":3000000.0}

这两种格式的区别是,上面那个所有的双引号都带有转义符,并且最外层还包着一层双引号;而下面这种没有。

下文我们称呼上面的类型为A,下面的类型为B。

2 Java和js中对json的编解码

Java中编解码

Gson gson = new Gson();
String s = gson.toJson( obj );   // 编码
MyType obj = gson.fromJson( s, MyType.class );   // 普通解码,直接传class即可
Map< Long, Long > cmap = gson.fromJson( s, new TypeToken< Map< Long, Long > >() {}.getType() );   // 泛型解码

注意泛型解码时,不能简单传入一个Class值,而是需要传入java.lang.reflect.Type

js中编解码

jsonObj = JSON.parse( jsonStr );
jsonStr = JSON.stringify( jsonObj );
3 Java错误:GSON: Expected BEGIN_OBJECT but was STRING

有时候在进行网络传输时,可能因为编码原因,使得B类型的数据变成了A类型,所以我们需要有两个函数来进行A类型和B类型的互转:

public static String jsonAddEscape( String str ) {
    return "\"" + str.replace( "\"", "\\\"" )+ "\"";
}

public static String jsonRemoveEscape( String str ) {
    return str.substring( 1, str.length() - 1 ).replace( "\\\"", "\"" );
}
4 从后台通过ajax传递给前端的String变量无法正确解析成json对象

如果普通传递,字符串会是A类型。这时是无法正确解析的。
而如果在回复之前设置header属性:

HttpServletResponse resp = ...;
resp.setHeader( "Content-Type", "application/json; charset=UTF-8" );   // 注意jQuery也支持text/json,但是IANA推荐的官方格式是application/json

那么传递到前端的字符串就是B类型。

注意,有人说在涉及到压缩的时候,可能要用application/x-javascript才能使json回复内容被一同压缩

参考

[1] http://blog.youkuaiyun.com/onlyonecoder/article/details/16907713
[2] http://stackoverflow.com/questions/477816/what-is-the-correct-json-content-type

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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