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1.此注解来自jar包com.alibaba.fastjson
今天分享一个有意思的事情。这个注解作用与类的属性上，如下：
@ApiModelProperty(value="开始时间,格式:yyyy-MM-dd",required = true) @JSONField(name="start_date",ordinal =1) private String startDate;
原本的设想，如果将对象序列化为json字符应该是这样的：{"start_date":"2023-01-01"}。这是由于注解name属性指定了属性的名称。
但是将对象整体作为POST请求的参数时，请求的到的JSON格式如下：
注解的name属性没有作用。
这是因为系统使用的json框架为jackson。为了解决上面的问题可以使用@JsonAlias注解；
当知识图谱遇见多模态：突破文本界限的智能认知革命
本文探讨了知识图谱与多模态技术的融合，揭示了其在医疗诊断、文化保护等领域的革命性应用。通过图神经网络、对比学习框架和跨模态注意力机制等技术，实现了文本、图像和音频数据的智能关联与认知。文章还分享了在Neo4j等图数据库中的实践案例和优化策略，为构建下一代智能认知系统提供了技术参考。
@JSONField 注解详解和应用
注解 说明 @JSONField(ordinal =0) 序列化字段的顺序，默认是0 @JSONField(name = “”) 用于解决属性名和key不一致的情况 @JSONField(format = “yyyy-MM-dd HH:mm:ss”) 用在Date属性上，自动格式化日期 @JSONField(serialize = false) 是否要把这个字段序列化成JSON字符串，默认是true @JSONField(deserialize = false) 字段是否...
【光学仿真】基于Matlab的LG/BG/PV/HG光束生成与特性分析【附完整源码】
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@JSONField和@JsonProperty注解的使用说明及对比
不兼容
S32K144 SDK实战：FTM输入捕获模块的配置与应用
本文详细介绍了S32K144 SDK中FTM输入捕获模块的配置与应用实践。从基础认知到开发环境搭建，再到引脚配置和中断处理技巧，全面解析了如何利用FTM模块实现高精度信号测量。特别适用于电机控制、工业测速等场景，帮助开发者快速掌握S32K144的FTM输入捕获功能。
LCD工程师必看：Pixelclock、Mipi Clk计算全解析（附实用公式）
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@JSONField的一些使用基础
1、@JSONField介绍 fastjson是阿里巴巴出品的快速解析json的一个工具, @JSONField就是里面为数不多的注解之一.也是最为重要的注解.它的内容如下: /* * Copyright 1999-2017 Alibaba Group. * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * you may not use this file except in compliance wit
让 OData V4 界面更聪明：SAP UI5 中的 Side Effects 全解析
摘要：在OData V4应用中，字段修改常触发联动更新（Side Effects）。SAP UI5支持通过后端PATCH响应隐式返回或前端显式请求（requestSideEffects）两种方式处理。最佳实践包括：在validateFieldGroup事件中触发同批次请求，使用$$patchWithoutSideEffects避免重复刷新，并在草稿场景优化响应体。注解定义触发规则，而前端负责执行时机，二者配合可减少网络开销并保证数据一致性。Fiori elements进一步扩展了Side Effects在批
FastJson小技巧——@JSONField
比如fastjson默认是不会将为null的属性输出的，若是我们也想输出，可以加入@JSONField(serialzeFeatures = SerializerFeature.WriteMapNullValue)。常见：使用fastjson进行需要对字段进行一些特殊处理，比如时间格式，前后端名字不一致，字段为null是否依然序列化等问题。简单而言，就是属性为对象的时候，属性对象里面的属性直接输出当做父对象的属性输出。WriteMapNullValue 是否输出值为null的字段,默认为false。
基于Xilinx XDMA 的PCIE通信
基于Xilinx XDMA 的PCIE通信 概述： 想实现基于FPGA的PCIe通信，查阅互联网各种转载…基本都是对PCIe的描述，所以想写一下基于XDMA的PCIe通信的实现（PCIe结构仅做简单的描述（笔记），了解详细结构移至互联网）。实践实践！！！ 说明： 参考文档： PCI Express Base Specification Revision 3.0 PCI Express Base Specification Revision 5.0 pg195-pcie-dma PCI Express体系
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自适应滤波的意义所在 自适应滤波器解决非平稳的过程，因为实际信号的统计特性可能是非平稳的或者是未知的。 自适应滤波器的特点： 1.没有关于待提取信息的先验统计知识 2.直接利用观测数据依据某种判据在观测过程中不断递归更新 3.最优化 自适应滤波分类： 处理器的结构划分：横向结构、格型结构 重复一次计算自适应需要的数据划分：成批处理法、递归处理法 按调节算法...
一眼看清@JSONField注解使用与效果
JSONField是fastjson的一个注解，在fastjson解析一个类为Json对象时，作用到类的每一个属性（field）上。用这三个类各自生成一个对象，赋值完全相同，然后用fastjson输出Json格式的字符串。输出结果如下，已经将需要重点关注的地方标注了出来。对比之下，一目了然。通过用@JSONField注解一个类的属性，我们可以达到以下目标。我们直接用demo代码来简单清晰的看一下，加了这些注解的效果吧！我们来定义三个类，这三个类字段一毛一样，只是注解不同。
在claude code desktop中安装pdf处理skill的实战教程
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@JSONField注解的使用
@JSONField注解可以用在方法（method），属性（field）以及方法中的参数（parameter）上。JSONField中的name属性用来指定JSON串中key的名称。 Demo: @JSONField作用在Field时，其name不仅定义了输入key的名称，同时也定义了输出的名称。 public class Person { @JSONField(name = "name"...
Statistics and Machine Learning Toolbox
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FastJson中@JSONField注解使用
最近做项目中，使用了json格式在服务器之间进行数据传输。但是发现json格式数据不符合JAVA中的变量定义规则，并且难以理解，因此需要在后台中做二次处理，将数据处理成我们系统中定义的格式。 思路： 1. 定义需要返回的bean,bean中定义需要返回的数据 2. 获取到需要处理的JSON字符串 3. 将JSON字符串转换为bean, 再将转换后的bean返回给客
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
@JSONField使用
参考博客：http://www.cnblogs.com/yucy/p/9057049.html 1.经常遇到这种情况，传过来json的key名和我们javaBean的属性名不一样，导致接收不到： Child类用来接收传过来的json串： package com.test.dto; import org.apache.commons.lang3.builder.ToString...
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
@JSONField
1.引入依赖 <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>1.2.76</version> </dependency> 2.@JSONField注解可以用在方法（method），属性（f
@JsonProperty和@JSONField 使用
@JsonProperty和@JSONField 使用
FastJson中@JSONField注解
FastJson中@JSONField注解使用 如果开发过程中使用json格式在服务器之间进行数据传输，。 如果json格式数据不符合Java中的标准驼峰式变量定义规则，并且难以理解，这个时候就需要在后台中做二次处理，将数据处理成我们系统中定义的格式。 由于json中的key与bean中的属性不能匹配，通常的转换会出现了部分属性为null的情况。 这种情况，我们可以使用@JSONField...
@JSONField 注解说明
导入@JSONField 注解： import com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField; 一、常见用法： 1、指定字段的名称 @JSONField(name="role_name") private String roleName;2、使用format制定日期格式 public class A { // 配置d
定制序列化之@JSONField的使用
fastjson支持多种方式定制序列化： 通过@JSONField定制序列化 通过@JSONType定制序列化 通过SerializeFilter定制序列化 通过ParseProcess定制反序列化 @JSONField的使用： 1. 利用@JSONField的format配置日期格式化，这个在上一篇文章有所展示。 2. 利用@JSONField的serialize指定字段不...
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