Java程序员必备:序列化全方位最全解析

Java程序员必备技能 北哥在前文总结了程序员的核心能力,但在专业能力维度,只是做了大概的阐述,并没有详细展开。从今天开始,我会把我作为程序员成长过程中,学习的知识总结成系列文章陆续发出来,供大家学习参考。 本文是第一篇,关于Java领域的相关技术内容 北哥是java程序员出身,写了有十多年的Java代码,这里的分享是我这些年在java相关领域学习大致路径。 Java本身是一门编程语言,相比其它的编程语言如c、c++,java在企业级开发中是使用最多的。在包括BAT等互联网大厂,人员最多的编程岗位基本都是Java开发岗。 阅读详情

前言
相信大家日常开发中,经常看到Java对象“implements Serializable”。那么,它到底有什么用呢?本文从以下几个角度来解析序列这一块知识点~

  • 什么是Java序列化?
  • 为什么需要序列化?
  • 序列化用途
  • Java序列化常用API
  • 序列化的使用
  • 序列化底层
  • 日常开发序列化的注意点
  • 序列化常见面试题

一、什么是Java序列化?

  • 序列化:把Java对象转换为字节序列的过程
  • 反序列:把字节序列恢复为Java对象的过程

二、为什么需要序列化?
Java对象是运行在JVM的堆内存中的,如果JVM停止后,它的生命也就戛然而止。
 

如果想在JVM停止后,把这些对象保存到磁盘或者通过网络传输到另一远程机器,怎么办呢?磁盘这些硬件可不认识Java对象,它们只认识二进制这些机器语言,所以我们就要把这些对象转化为字节数组,这个过程就是序列化啦~
打个比喻,作为大城市漂泊的码农,搬家是常态。当我们搬书桌时,桌子太大了就通不过比较小的门,因此我们需要把它拆开再搬过去,这个拆桌子的过程就是序列化。 而我们把书桌复原回来(安装)的过程就是反序列化啦。

三、序列化用途
序列化使得对象可以脱离程序运行而独立存在,它主要有两种用途:
 

  • 1) 序列化机制可以让对象地保存到硬盘上,减轻内存压力的同时,也起了持久化的作用;

比如 Web服务器中的Session对象,当有 10+万用户并发访问的,就有可能出现10万个Session对象,内存可能消化不良,于是Web容器就会把一些seesion先序列化到硬盘中,等要用了,再把保存在硬盘中的对象还原到内存中。
 

  • 2) 序列化机制让Java对象在网络传输不再是天方夜谭。

我们在使用Dubbo远程调用服务框架时,需要把传输的Java对象实现Serializable接口,即让Java对象序列化,因为这样才能让对象在网络上传输。

四、Java序列化常用API
java.io.ObjectOutputStream java.io.ObjectInputStream java.io.Serializable java.io.Externalizable 复制代码
Serializable 接口
Serializable接口是一个标记接口,没有方法或字段。一旦实现了此接口,就标志该类的对象就是可序列化的。
public interface Serializable { } 复制代码
Externalizable 接口
Externalizable继承了Serializable接口,还定义了两个抽象方法:writeExternal()和readExternal(),如果开发人员使用Externalizable来实现序列化和反序列化,需要重写writeExternal()和readExternal()方法
public interface Externalizable extends java.io.Serializable { void writeExternal(ObjectOutput out) throws IOException; void readExternal(ObjectInput in) throws IOException, ClassNotFoundException; } 复制代码
java.io.ObjectOutputStream类
表示对象输出流,它的writeObject(Object obj)方法可以对指定obj对象参数进行序列化,再把得到的字节序列写到一个目标输出流中。
java.io.ObjectInputStream
表示对象输入流, 它的readObject()方法,从输入流中读取到字节序列,反序列化成为一个对象,最后将其返回。
五、序列化的使用
序列化如何使用?来看一下,序列化的使用的几个关键点吧:

  • 声明一个实体类,实现Serializable接口
  • 使用ObjectOutputStream类的writeObject方法,实现序列化
  • 使用ObjectInputStream类的readObject方法,实现反序列化

声明一个Student类,实现Serializable
public class Student implements Serializable { private Integer age; private String name; public Integer getAge() { return age; } public void setAge(Integer age) { this.age = age; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } } 复制代码
使用ObjectOutputStream类的writeObject方法,对Student对象实现序列化
把Student对象设置值后,写入一个文件,即序列化,哈哈~
ObjectOutputStream objectOutputStream = new ObjectOutputStream( new FileOutputStream("D:\\text.out")); Student student = new Student(); student.setAge(25); student.setName("jayWei"); objectOutputStream.writeObject(student); objectOutputStream.flush(); objectOutputStream.close(); 复制代码
看看序列化的可爱模样吧,test.out文件内容如下(使用UltraEdit打开): 


使用ObjectInputStream类的readObject方法,实现反序列化,重新生成student对象
再把test.out文件读取出来,反序列化为Student对象
ObjectInputStream objectInputStream = new ObjectInputStream(new FileInputStream("D:\\text.out")); Student student = (Student) objectInputStream.readObject(); System.out.println("name="+student.getName()); 复制代码
 


六、序列化底层
Serializable底层
Serializable接口,只是一个空的接口,没有方法或字段,为什么这么神奇,实现了它就可以让对象序列化了?
public interface Serializable { } 复制代码
为了验证Serializable的作用,把以上demo的Student对象,去掉实现Serializable接口,看序列化过程怎样吧~
 


序列化过程中抛出异常啦,堆栈信息如下:
Exception in thread "main" java.io.NotSerializableException: com.example.demo.Student at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1184) at java.io.ObjectOutputStream.writeObject(ObjectOutputStream.java:348) at com.example.demo.Test.main(Test.java:13) 复制代码
顺着堆栈信息看一下,原来有重大发现,如下~ 

原来底层是这样: ObjectOutputStream 在序列化的时候,会判断被序列化的Object是哪一种类型,String?array?enum?还是 Serializable,如果都不是的话,抛出 NotSerializableException异常。所以呀,Serializable真的只是一个标志,一个序列化标志~
writeObject(Object)
序列化的方法就是writeObject,基于以上的demo,我们来分析一波它的核心方法调用链吧~(建议大家也去debug看一下这个方法,感兴趣的话) 


writeObject直接调用的就是writeObject0()方法,
public final void writeObject(Object obj) throws IOException { ...... writeObject0(obj, false); ...... } 复制代码
writeObject0 主要实现是对象的不同类型,调用不同的方法写入序列化数据,这里面如果对象实现了Serializable接口,就调用writeOrdinaryObject()方法~
private void writeObject0(Object obj, boolean unshared) throws IOException { ...... //String类型 if (obj instanceof String) { writeString((String) obj, unshared); //数组类型 } else if (cl.isArray()) { writeArray(obj, desc, unshared); //枚举类型 } else if (obj instanceof Enum) { writeEnum((Enum<?>) obj, desc, unshared); //Serializable实现序列化接口 } else if (obj instanceof Serializable) { writeOrdinaryObject(obj, desc, unshared); } else{ //其他情况会抛异常~ if (extendedDebugInfo) { throw new NotSerializableException( cl.getName() + "\n" + debugInfoStack.toString()); } else { throw new NotSerializableException(cl.getName()); } } ...... 复制代码
writeOrdinaryObject()会先调用writeClassDesc(desc),写入该类的生成信息,然后调用writeSerialData方法,写入序列化数据
private void writeOrdinaryObject(Object obj, ObjectStreamClass desc, boolean unshared) throws IOException { ...... //调用ObjectStreamClass的写入方法 writeClassDesc(desc, false); // 判断是否实现了Externalizable接口 if (desc.isExternalizable() && !desc.isProxy()) { writeExternalData((Externalizable) obj); } else { //写入序列化数据 writeSerialData(obj, desc); } ..... } 复制代码
writeSerialData()实现的就是写入被序列化对象的字段数据
private void writeSerialData(Object obj, ObjectStreamClass desc) throws IOException { for (int i = 0; i < slots.length; i++) { if (slotDesc.hasWriteObjectMethod()) { //如果被序列化的对象自定义实现了writeObject()方法,则执行这个代码块 slotDesc.invokeWriteObject(obj, this); } else { // 调用默认的方法写入实例数据 defaultWriteFields(obj, slotDesc); } } } 复制代码
defaultWriteFields()方法,获取类的基本数据类型数据,直接写入底层字节容器;获取类的obj类型数据,循环递归调用writeObject0()方法,写入数据~
private void defaultWriteFields(Object obj, ObjectStreamClass desc) throws IOException { // 获取类的基本数据类型数据,保存到primVals字节数组 desc.getPrimFieldValues(obj, primVals); //primVals的基本类型数据写到底层字节容器 bout.write(primVals, 0, primDataSize, false); // 获取对应类的所有字段对象 ObjectStreamField[] fields = desc.getFields(false); Object[] objVals = new Object[desc.getNumObjFields()]; int numPrimFields = fields.length - objVals.length; // 获取类的obj类型数据,保存到objVals字节数组 desc.getObjFieldValues(obj, objVals); //对所有Object类型的字段,循环 for (int i = 0; i < objVals.length; i++) { ...... //递归调用writeObject0()方法,写入对应的数据 writeObject0(objVals[i], fields[numPrimFields + i].isUnshared()); ...... } } 复制代码
七、日常开发序列化的一些注意点

  • static静态变量和transient 修饰的字段是不会被序列化的
  • serialVersionUID问题
  • 如果某个序列化类的成员变量是对象类型,则该对象类型的类必须实现序列化
  • 子类实现了序列化,父类没有实现序列化,父类中的字段丢失问题

static静态变量和transient 修饰的字段是不会被序列化的
static静态变量和transient 修饰的字段是不会被序列化的,我们来看例子分析一波~ Student类加了一个类变量gender和一个transient修饰的字段specialty
public class Student implements Serializable { private Integer age; private String name; public static String gender = "男"; transient String specialty = "计算机专业"; public String getSpecialty() { return specialty; } public void setSpecialty(String specialty) { this.specialty = specialty; } @Override public String toString() { return "Student{" +"age=" + age + ", name='" + name + '\'' + ", gender='" + gender + '\'' + ", specialty='" + specialty + '\'' + '}'; } ...... 复制代码
打印学生对象,序列化到文件,接着修改静态变量的值,再反序列化,输出反序列化后的对象~ 

运行结果:
序列化前Student{age=25, name='jayWei', gender='男', specialty='计算机专业'} 序列化后Student{age=25, name='jayWei', gender='女', specialty='null'} 复制代码
对比结果可以发现:

  • 1)序列化前的静态变量性别明明是‘男’,序列化后再在程序中修改,反序列化后却变成‘女’了,what?显然这个静态属性并没有进行序列化。其实,静态(static)成员变量是属于类级别的,而序列化是针对对象的~所以不能序列化哦。
  • 2)经过序列化和反序列化过程后,specialty字段变量值由'计算机专业'变为空了,为什么呢?其实是因为transient关键字,它可以阻止修饰的字段被序列化到文件中,在被反序列化后,transient 字段的值被设为初始值,比如int型的值会被设置为 0,对象型初始值会被设置为null。

serialVersionUID问题
serialVersionUID 表面意思就是序列化版本号ID,其实每一个实现Serializable接口的类,都有一个表示序列化版本标识符的静态变量,或者默认等于1L,或者等于对象的哈希码。
private static final long serialVersionUID = -6384871967268653799L; 复制代码
serialVersionUID有什么用?
JAVA序列化的机制是通过判断类的serialVersionUID来验证版本是否一致的。在进行反序列化时,JVM会把传来的字节流中的serialVersionUID和本地相应实体类的serialVersionUID进行比较,如果相同,反序列化成功,如果不相同,就抛出InvalidClassException异常。
接下来,我们来验证一下吧,修改一下Student类,再反序列化操作
 


Exception in thread "main" java.io.InvalidClassException: com.example.demo.Student; local class incompatible: stream classdesc serialVersionUID = 3096644667492403394, local class serialVersionUID = 4429793331949928814 at java.io.ObjectStreamClass.initNonProxy(ObjectStreamClass.java:687) at java.io.ObjectInputStream.readNonProxyDesc(ObjectInputStream.java:1876) at java.io.ObjectInputStream.readClassDesc(ObjectInputStream.java:1745) at java.io.ObjectInputStream.readOrdinaryObject(ObjectInputStream.java:2033) at java.io.ObjectInputStream.readObject0(ObjectInputStream.java:1567) at java.io.ObjectInputStream.readObject(ObjectInputStream.java:427) at com.example.demo.Test.main(Test.java:20) 复制代码
从日志堆栈异常信息可以看到,文件流中的class和当前类路径中的class不同了,它们的serialVersionUID不相同,所以反序列化抛出InvalidClassException异常。那么,如果确实需要修改Student类,又想反序列化成功,怎么办呢?可以手动指定serialVersionUID的值,一般可以设置为1L或者,或者让我们的编辑器IDE生成
private static final long serialVersionUID = -6564022808907262054L; 复制代码
实际上,阿里开发手册,强制要求序列化类新增属性时,不能修改serialVersionUID字段~ 


如果某个序列化类的成员变量是对象类型,则该对象类型的类必须实现序列化
给Student类添加一个Teacher类型的成员变量,其中Teacher是没有实现序列化接口的
public class Student implements Serializable { private Integer age; private String name; private Teacher teacher; ... } //Teacher 没有实现 public class Teacher { ...... } 复制代码
序列化运行,就报NotSerializableException异常啦
Exception in thread "main" java.io.NotSerializableException: com.example.demo.Teacher at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1184) at java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1548) at java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1509) at java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432) at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178) at java.io.ObjectOutputStream.writeObject(ObjectOutputStream.java:348) at com.example.demo.Test.main(Test.java:16) 复制代码
其实这个可以在上小节的底层源码分析找到答案,一个对象序列化过程,会循环调用它的Object类型字段,递归调用序列化的,也就是说,序列化Student类的时候,会对Teacher类进行序列化,但是对Teacher没有实现序列化接口,因此抛出NotSerializableException异常。所以如果某个实例化类的成员变量是对象类型,则该对象类型的类必须实现序列化 


子类实现了Serializable,父类没有实现Serializable接口的话,父类不会被序列化。
子类Student实现了Serializable接口,父类User没有实现Serializable接口
//父类实现了Serializable接口 public class Student extends User implements Serializable { private Integer age; private String name; } //父类没有实现Serializable接口 public class User { String userId; } Student student = new Student(); student.setAge(25); student.setName("jayWei"); student.setUserId("1"); ObjectOutputStream objectOutputStream = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream("D:\\text.out")); objectOutputStream.writeObject(student); objectOutputStream.flush(); objectOutputStream.close(); //反序列化结果 ObjectInputStream objectInputStream = new ObjectInputStream(new FileInputStream("D:\\text.out")); Student student1 = (Student) objectInputStream.readObject(); System.out.println(student1.getUserId()); //output /** * null */ 复制代码
从反序列化结果,可以发现,父类属性值丢失了。因此子类实现了Serializable接口,父类没有实现Serializable接口的话,父类不会被序列化。
八、序列化常见面试题

  • 序列化的底层是怎么实现的?
  • 序列化时,如何让某些成员不要序列化?
  • 在 Java 中,Serializable 和 Externalizable 有什么区别
  • serialVersionUID有什么用?
  • 是否可以自定义序列化过程, 或者是否可以覆盖 Java 中的默认序列化过程?
  • 在 Java 序列化期间,哪些变量未序列化?

1.序列化的底层是怎么实现的?
本文第六小节可以回答这个问题,如回答Serializable关键字作用,序列化标志啦,源码中,它的作用啦~还有,可以回答writeObject几个核心方法,如直接写入基本类型,获取obj类型数据,循环递归写入,哈哈~
2.序列化时,如何让某些成员不要序列化?
可以用transient关键字修饰,它可以阻止修饰的字段被序列化到文件中,在被反序列化后,transient 字段的值被设为初始值,比如int型的值会被设置为 0,对象型初始值会被设置为null。
3.在 Java 中,Serializable 和 Externalizable 有什么区别
Externalizable继承了Serializable,给我们提供 writeExternal() 和 readExternal() 方法, 让我们可以控制 Java的序列化机制, 不依赖于Java的默认序列化。正确实现 Externalizable 接口可以显著提高应用程序的性能。
4.serialVersionUID有什么用?
可以看回本文第七小节哈,JAVA序列化的机制是通过判断类的serialVersionUID来验证版本是否一致的。在进行反序列化时,JVM会把传来的字节流中的serialVersionUID和本地相应实体类的serialVersionUID进行比较,如果相同,反序列化成功,如果不相同,就抛出InvalidClassException异常。
5.是否可以自定义序列化过程, 或者是否可以覆盖 Java 中的默认序列化过程?
可以的。我们都知道,对于序列化一个对象需调用 ObjectOutputStream.writeObject(saveThisObject), 并用 ObjectInputStream.readObject() 读取对象, 但 Java 虚拟机为你提供的还有一件事, 是定义这两个方法。如果在类中定义这两种方法, 则 JVM 将调用这两种方法, 而不是应用默认序列化机制。同时,可以声明这些方法为私有方法,以避免被继承、重写或重载。
6.在 Java 序列化期间,哪些变量未序列化?
static静态变量和transient 修饰的字段是不会被序列化的。静态(static)成员变量是属于类级别的,而序列化是针对对象的。transient关键字修字段饰,可以阻止该字段被序列化到文件中。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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前言相信大家日常开发中,经常看到Java对象“implements Serializable”。那么,它到底有什么用呢?本文从以下几个角度来解析序列这一块知识点~什么是Java序列化?为什么需要序列化?序列化用途Java序列化常用API序列化的使用序列化底层日常开发序列化的注意点序列化常见面试题一、什么是Java序列化?序列化:把Java对象转换为字节序列的过程反序列:把字节序列恢复为Java对象...

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程序员面试必备:Java后端开发面试总结【25个技术专题 10000字解析】

网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友,可以添加V获取:vip1024b (备注Java)一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!.png)14、Dubbo 集群容错有几种方案?15、服务上线怎么不影响旧版本?

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高级Java程序员必备的二十个技术点,你会了吗?

Spring data Jpa在支持JPA标准的基础上,提供了丰富的CRUD API以及查询表达式语言,很多查询只需要两三行代码就可以搞定,例如把函数定义成findByName,那么Spring data Jpa就会直接将这个函数解析成调用的实体仓库类中的查询Name字段,比如说在一个UserRepository里使用定义这个函数,就意味着会进行一条。因此,很多先辈们就为我们创造了不同的数据库框架,了解这些数据库框架的特点,熟练在不同的的场景中选用合适的数据库,是高级程序员必备的技能。

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java序列化的作用

序列化是什么: 序列化就是将一个对象的状态(各个属性量)保存起来,然后在适当的时候再获得。 序列化分为两大部分:序列化和反序列化。序列化是这个过程的第一部分,将数据分解成字节流,以便存储在文件中或在网络上传输。反序列化就是打开字节流并重构对象。对象序列化不仅要将基本数据类型转换成字节表示,有时还要恢复数据。恢复数据要求有恢复数据的对象实例      序列化的什么特点: 如果某个类能

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Java程序员必备技能《上》

你好,我是田哥最近,有不少朋友来找我聊,作为java开发者,到底需要掌握哪些技能才能在这行业混下去,不至于找不到工作。可怜的Java开发者,你要学的东西实在是太多了,但是,也不必恐慌,毕竟很多知识可以等你找到一个工作后,边工作边学。我之前分享过(快速版):手把手教:如何准备面试!我之前画过很多思维导图:知识星球免费共享但是很多人都成了收藏家,打开图一点点看,感觉没有文档形式来地直接。本文是《Ja...

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专题5:Java序列化 1、什么是java序列化,如何实现java序列化? 2、保存(持久化)对象及其状态到内存或者磁盘 3、序列化对象以字节数组保持-静态成员不保存 4、序列化用户远程对象传输 5、Serializable 实现序列化 6、writeObject 和 readObject 自定义序列化策略 7、序列化 ID 8、序列化并不保存静态变量 9、Transient 关键字阻止该变量被序列化到文件中 10、序列化(深 clone 一中实现) 专题6:J

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Java系列高频面试题:序列化+注解(含答案)(1)

看完美团、字节、腾讯这三家的面试问题,是不是感觉问的特别多,可能咱们又得开启面试造火箭、工作拧螺丝的模式去准备下一次的面试了。开篇有提及我可是足足背下了1000道题目,多少还是有点用的呢,我看了下,上面这些问题大部分都能从我背的题里找到的,所以今天给大家分享一下互联网工程师必备的面试1000题。注意不论是我说的互联网面试1000题,还是后面提及的算法与数据结构、设计模式以及更多的Java学习笔记等,皆可分享给各位朋友互联网工程师必备的面试1000题而且从上面三家来看,算法与数据结构是必备不可少的。

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Java安全 URLDNS链分析,网络安全程序员必备

!!!!!

Innocence_0的博客 800

避免重复造轮子,Java 程序员必备

优秀且经验丰富的 Java 开发人员的特点之一是对 API 的广泛了解,包括 JDK 和第三方库。如何使用现有的 API 进行开发,而不是为常见的东西编写新的代码。是提升开发效率必选之路。 一般来说,我会为日常项目提供有用的库,包括 Log4j 等日志库、Jackson 等 JSON 解析库以及 JUnit 和 Mockito 等单元测试 API。如果您需要在项目中使用它们,则可以在项目的类路径中包含这些库的 JAR 以开始使用它们,也可以使用Maven进行依赖管理。 对 Java 程序员有用的开源库

只为成功找方法 不为失败找借口 476
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在酒吧写代码
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