java对象序列化

DFT与机器学习协同设计高效光催化剂:从电子结构到性能预测 密度泛函理论(DFT)作为计算材料学的基石,通过求解Kohn-Sham方程,能够在原子尺度精确预测材料的电子结构、能带和光学性质,为理解光催化等能源材料的微观机理提供了关键视角。其核心价值在于替代传统试错法,实现材料性能的理性设计与机理揭示。在工程实践中,面对高通量筛选的需求,机器学习(ML)技术,特别是长短期记忆网络(LSTM)这类擅长处理序列数据的模型,能够学习从材料描述符到复杂性能(如光谱)的映射关系,实现快速性能预测与优化。这种DFT与ML的结合范式,正广泛应用于新能源材料、半导体器件等领域,用于高 阅读详情

1.java中程序执行完毕后销毁对象是合理且必须的,这些对象的声明周期不会比JVM得声明周期更长。但有时我们希望即使JVM不启动,该对象仍可使用,此处便用到了序列化。

使用java序列化,将对象保存为一组字节,使用时,再将这些字节组装成对象。其中,对象序列化保存的是对象的“状态”,即它的成员变量。

2.简单demo

public enum Gender {
    MALE, FEMALE
}
public class Person implements Serializable{

	private String name = null;

    private Integer age = null;

    private Gender gender = null;

    public Person() {
        System.out.println("none-arg constructor");
    }

    public Person(String name, Integer age, Gender gender) {
        System.out.println("arg constructor");
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.gender = gender;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public Integer getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(Integer age) {
        this.age = age;
    }

    public Gender getGender() {
        return gender;
    }

    public void setGender(Gender gender) {
        this.gender = gender;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "[" + name + ", " + age + ", " + gender + "]";
    }
}
public class SimpleSerial {

	public static void main(String[] args) throws Exception  {
		// TODO Auto-generated method stub
		File file = new File("person.out");

        ObjectOutputStream oout = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream(file));
        Person person = new Person("John", 101, Gender.MALE);
        oout.writeObject(person);
        oout.close();

        ObjectInputStream oin = new ObjectInputStream(new FileInputStream(file));
        Object newPerson = oin.readObject(); // 没有强制转换到Person类型
        oin.close();
        System.out.println(newPerson);
	}

}
输出结果:

注意:当重新读取被保存的Person对象时,并未调用Person的任何构造器,看起来像是直接使用字节将Person对象还原出来的。




llama-factory微调qwen2.5-vl 使用llama-factory完成qwen2.5-vl微调 阅读详情

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hellorichen
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