2016.07.13回顾

最新推荐文章于 2016-09-08 10:37:22 发布
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本文介绍了作者一天中对PHP模板引擎的探索过程，包括对Smarty的初步接触和对Laravel模板引擎的学习，同时还分享了如何将AdminLTE转换为Laravel模板的方法。

1、上午了解下php的模板引擎，smarty，但是没看个所以然，回归archangel吹逼去了

2、下午又发现了另一个php模板引擎laravel，而且有教程教怎么把adminLTE改成模板的形式

3、剩下的时间处理了tony的需求，以及一些探讨

4、抓紧时间开始整理逾期数据

2016.07.17黑马就业班32期JavaEE
09-13
根据给定的文件信息，我们可以总结出以下关于“2016.07.17黑马就业班32期JavaEE”的相关知识点： ### JavaEE基础概念 JavaEE（Java Platform, Enterprise Edition）是Sun Microsystems（现在是Oracle公司的一部分...
2016-2021年上半年中国物流行业并购活动回顾及趋势展望.pdf
11-29
同时，平均交易额在剔除巨型交易后也增长了13%，达到8.07亿元人民币，这是自2017年下半年以来的第二高纪录，显示出行业头部企业集中度的提高。 并购市场的头部效应明显，2021年上半年十大重大交易占据了总交易规模...
2016.07.07回顾
strwolf的专栏
07-08 200
1、帮tony拿数据，一个是前海征信分数和我们自己模型的比较，另一个是24个月内连续三个1的情况，还做了贷款之前那份征信的判断，似乎老系统和新系统有点不一样，需要进一步分析 2、明确了一些要改进的地方，要增加的接口
2016.07.25回顾
strwolf的专栏
07-26 223
1、昨天主要是抓取申请变量，发现了以前申请变量的问题，我自己开始重写，写了9个变量了，今天完成这部分自变量的抓取 2、其他的就是想学习一下别人是怎么利用第三方评分建模，但是并没找到有用的参考，有矩阵法，有外部变量浮动评分 昨天做的差不多就是以上吧，效率方面还是问题，不能划水，主要是工作时间要专注，不要聊QQ！
2016.07.22回顾
strwolf的专栏
07-22 217
1、测试环境修改并部署 2、了解了一下集成学习相关 3、再一次演算了关于logistic转换评分卡，就是一种线性映射，只是标准不同，可以固定一个阈值，设定刻度，可以设定最大最小刻度，自然就可以得到一个分数的刻度，但是后者不make sence，没有第一种便于理解
2016.07.11回顾
strwolf的专栏
07-12 238
1、找回了apple ID，下载了安全令 2、增加了重跑模型的接口 3、看了一下那几个疑似吸毒人员和非本人申请的情况 4、下午开始美化风控监控平台，找了半天，还是尝试了佐神的AdminLTE，完成了贷款金额监控页面，效果挺好的，值得研究一下，展示型很好
2016.07.08回顾
strwolf的专栏
07-08 270
1、写好了新的接口，暂时还没发布，怕出错，我下周再检查一遍 2、上午写了两份日小结，然后随便看了下前海征信以及一些相关的咨询就吃饭去了，也没什么实质的内容，反正就是传统金融指标权重还是比较大，65%，新型指标35%，然后传统方法和新的机器学习算法集成学习产生新的结果 3、另外还有一些讨论！
2016.09.07回顾
strwolf的专栏
09-08 187
1、上午上线修改后的接口，没有问题 2、看了下优矿，去除茅台测试了一下，收益将就，对于年化收益率产生疑问？优矿的年化收益是按照复利计算，循环投资，按每年250个交易日计算 3、下午开会
javascript基本知识回顾 2016.07.26回顾
strwolf的专栏
07-27 241
1、设计了一个公式，用年龄和收入去计算贷款金额，用了一个一元二次方程，一元二次方程在几何上是一个抛物线，具有对称性！已知过的三个点可以去解，也可以用顶点，和他的对称性去求解！我可以解释，如果觉得不好，那就自己设计。 2、javascript的求幂函数Math.pow()，python的求幂函数也是pow()，javascript小数转换整数，parseInt()，条件控制语句if ... els
iv预测能力 2016.07.27回顾
strwolf的专栏
07-28 1109
1、整理好了建模申请变量数据集，手工的计算了大部分单变量的iv 2、iv的预测力我昨天参考到两个地方，《消费信贷-评分建模与应用》是iv = 0.5 极高； 微信公众号《KPMG大数据挖掘》是iv
MYSQL日期增减 2016.07.01回顾
strwolf的专栏
07-04 409
又废马达又废电的一天啊，数据清洗工作太过繁琐，要找出每种出错的可能，依次去修复，最后下班前还遇到一个bug，由于mysql的query报错不会定位具体的出错行数，我开始以为是自己query的逻辑漏洞，搞了半个小时，最后在回家的路上才想到，可能是IT那张表的问题，今天来查果然是这样！坑啊！ 这里只复习一下一个mysql函数 日期增减 DATE_ADD(CURRENT_DATE,INTERVAL
2016-2021年上半年中国物流行业并购活动回顾及趋势展望-2021.9-21页.pdf
04-18
平均交易额在剔除巨型交易后，环比增长了13%，达到8.07亿元人民币，这是自2017年下半年以来的第二高水平。这种头部聚集的现象表明，行业资源正快速向头部企业集中，行业内部的竞争格局正在发生深刻变化。 在此期间...
精品报告系列-2017 年上半年中国信托行业业绩回顾.pdf
04-29
2016年底，信托资产规模达到202,186.07亿元，同比实现了24.01%的增长。到了2017年第二季度末，信托资产规模进一步扩大，达到231,387.80亿元，同比增长高达33.86%。此番增长主要得益于证券业和保险业对于资产管理通道...
这是一个基于系统分析与设计课程期末报告与比赛成果的综合性城市交通违规智能监控与数据可视化平台项目_该项目整合了后端Flask应用与MySQL数据库用于处理超速摄像头数据生成GeoJ.zip
12-26
这是一个基于系统分析与设计课程期末报告与比赛成果的综合性城市交通违规智能监控与数据可视化平台项目_该项目整合了后端Flask应用与MySQL数据库用于处理超速摄像头数据生成GeoJ.zip
基于Python的汽车之家网站的舆情分析系统-623t8wg0-860【附源码+数据库+万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
最新发布
12-26
标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构，包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法，确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果，分析舆情数据，提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读，提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比，分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果，提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向，展望舆情
第二十四节-图生图openpose工作流.json
12-26
第二十四节-图生图openpose工作流.json running HUB工作流
基于4MSCRN框架的高光谱图像超分辨率方法研究与实践项目_高光谱遥感影像处理空间分辨率提升光谱信息保持深度学习网络架构卷积神经网络优化多尺度特征融合残差学习机制生成.zip
12-26
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基于TensorFlow框架构建的房价预测模型项目深入整合了pandas数据操作库与seaborn可视化工具全面涵盖数据清洗特征工程模型训练与评估流程重点探索线性回归神.zip
12-26
基于TensorFlow框架构建的房价预测模型项目深入整合了pandas数据操作库与seaborn可视化工具全面涵盖数据清洗特征工程模型训练与评估流程重点探索线性回归神.zip
磁场扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究（Matlab代码实现）
12-26
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）结合高斯过程回归（GPR）进行磁场辅助的SLAM（同步定位与地图构建）研究，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模，有效捕捉磁场分布的非线性特征，同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据，实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性，尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标：①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建；②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台；③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节，重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑，可通过替换实际磁场数据进行实验验证，进一步拓展至多源传感器融合场景。
JSON parse error: Cannot deserialize value of type `java.time.ZonedDateTime` from String "2016-07-01": Failed to deserialize java.time.ZonedDateTime: (java.time.format.DateTimeParseException) Text '2016-07-01' could not be parsed at index 10; nested exception is com.fasterxml.jackson.databind.exc.InvalidFormatException: Cannot deserialize value of type `java.time.ZonedDateTime` from String "2016-07-01": Failed to deserialize java.time.ZonedDateTime: (java.time.format.DateTimeParseException) Text '2016-07-01' could not be parsed at index 10 at [Source: (PushbackInputStream); line: 1, column: 321] (through reference chain: com.goldwind.wind.vo.InsertDataVo["startTimeAfterInterpolation"])
08-27
<think>首先，用户的问题是关于Java中ZonedDateTime反序列化失败的问题。具体错误是：Text '2016-07-01' could not be parsed at index 10。我需要根据提供的引用来解决这个问题。 回顾系统级指令： - 行内数学表达式用$...$，但我这里没有数学表达式，所以不需要。 - 独立公式用$$...$$，但这里可能不需要。 - LaTeX语法正确：确保任何公式正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在引用的段落末尾添加引用标识，如[^1]。 - 回答结构清晰，逐步解决问题。 - 参考站内引用：用户提供了几个引用，我需要参考它们。 用户提供的引用： 1. [^1]: 解析日期时间字符串失败，错误在索引10，通常是格式不匹配。 2. [^2]: 错误在索引0，使用DateTimeFormatter解析字符串，但格式不匹配。 3. [^3]: 导入数据时日期解析失败，建议替换不可见空格。 4. [^4]: fastjson反序列化LocalDateTime失败，类似错误。 5. [^5]: 解析错误，索引8，格式问题。 用户的问题：ZonedDateTime反序列化失败，Text '2016-07-01' could not be parsed at index 10。 关键点： - 错误信息：解析失败在索引10。 - 字符串是'2016-07-01'。 - 索引10：字符串'2016-07-01'的长度是10个字符（索引0到9），所以索引10超出范围？等一下，检查字符串。 字符串: "2016-07-01" - 字符: '2' (0), '0' (1), '1' (2), '6' (3), '-' (4), '0' (5), '7' (6), '-' (7), '0' (8), '1' (9)。索引从0开始，所以索引10不存在，因为只有10个字符？索引0到9。 错误说"at index 10"，但字符串只有10个字符，索引0到9。索引10应该是第11个字符，但字符串结束。可能字符串有额外的空格或其他字符？用户说Text '2016-07-01'，但可能在实际代码中字符串有空格或其他。 在引用中，类似错误发生在空格或格式不匹配处。例如，[^1]在索引10（空格处）失败，因为日期和时间之间有空格，但解析器可能没有处理。 这里，字符串是"2016-07-01"，没有时间部分。ZonedDateTime需要完整的日期时间，包括时区。 ZonedDateTime表示带时区的日期时间。字符串"2016-07-01"只是一个日期，没有时间或时区信息。所以解析失败是合理的。 错误在索引10：字符串"2016-07-01"有10个字符，索引0到9。索引10是无效的，所以错误可能意味着解析器期望更多字符，但字符串结束。 在Java中，当解析日期时间字符串时，如果格式不匹配，会抛出DateTimeParseException，并指出失败的位置。 对于ZonedDateTime，标准格式是ISO-8601，如"2016-07-01T10:15:30+01:00"或类似。一个简单的日期字符串不能被解析为ZonedDateTime。 所以，问题可能是输入的字符串格式不匹配ZonedDateTime的解析格式。 从引用中学习： - [^1]：格式不匹配导致失败。 - [^3]：建议替换不可见空格。 - [^4]：反序列化失败，类似问题。 解决方案： 1. 确保输入的字符串符合ZonedDateTime的预期格式。 2. 如果字符串不完整，需要调整解析器或字符串。 3. 使用自定义的DateTimeFormatter来解析。 用户提到反序列化失败，可能是在JSON反序列化中，如使用fastjson或Jackson。 在引用[^4]中，有fastjson反序列化LocalDateTime失败的问题，类似。 所以，对于反序列化，需要确保JSON中的字符串匹配Java类型的格式。 对于ZonedDateTime，默认的格式可能不是简单的日期。 步骤： 1. 确认输入字符串：用户提供的是"2016-07-01"，但错误中索引10，可能字符串有更多内容？用户说Text '2016-07-01'，但可能在实际中是"2016-07-01 "或其他。 在错误信息中，是Text '2016-07-01'，索引10。字符串"2016-07-01"的长度是10，索引10超出范围，所以解析器可能期望一个字符在索引10，如'T'或空格。 例如，ZonedDateTime的默认格式是ISO_OFFSET_DATE_TIME，如"2016-07-01T10:15:30+01:00"。 所以，解析一个只有日期的字符串会失败。 解决方案： - 如果字符串只有日期，使用LocalDate而不是ZonedDateTime。 - 或者，添加默认时间部分。 - 使用自定义DateTimeFormatter来解析。 在反序列化上下文中，如JSON，可能需要配置反序列化器来使用特定格式。 参考引用[^3]，建议检查并清理字符串，如替换不可见空格。 类似地，这里可能需要检查字符串是否有隐藏字符。 但用户指定了字符串是"2016-07-01"，索引10失败，所以很可能格式问题。 回答结构： - 逐步解决问题。 - 解释原因。 - 提供解决方案。 - 添加引用。 - 生成相关问题。 最终，生成相关问题。 用中文回答。</think>### 解决 Java 中 ZonedDateTime 反序列化失败的问题 您遇到的错误 `java.time.format.DateTimeParseException: Text '2016-07-01' could not be parsed at index 10` 是由于输入的日期时间字符串格式与 `ZonedDateTime` 的预期格式不匹配导致的。`ZonedDateTime` 要求字符串包含完整的日期、时间及时区信息（如 ISO-8601 标准格式），但您的输入字符串 `"2016-07-01"` 仅包含日期部分，缺少时间和时区。解析器在索引 10（字符串结束位置）期望更多字符（如时间分隔符 `T` 或时间值），但字符串已结束，因此失败。下面我将逐步解释原因并提供解决方案。参考您提供的引用，类似错误通常由格式不匹配或隐藏字符引起 [^1][^3][^4]。 #### 错误原因分析 1. **格式不匹配**: - `ZonedDateTime` 的默认解析格式是 `ISO_OFFSET_DATE_TIME`（例如 `"2016-07-01T10:15:30+01:00"`），它需要： - 日期部分（如 `2016-07-01`）。 - 时间分隔符 `T`。 - 时间部分（如 `10:15:30`）。 - 时区偏移（如 `+01:00` 或 `Z` 表示 UTC）。 - 您的输入字符串 `"2016-07-01"` 只有日期部分（长度为 10 字符，索引 0-9），解析器在索引 10 处期望 `T` 或空格，但字符串结束，因此抛出异常 [^1][^4]。 2. **反序列化上下文**: - 在 JSON 反序列化（如使用 fastjson 或 Jackson）时，如果 JSON 字符串不匹配目标类型（`ZonedDateTime`），会触发此错误。例如，JSON 中可能存储了简单日期字符串，但 Java 字段声明为 `ZonedDateTime` [^4]。 3. **潜在隐藏问题**: - 字符串可能包含不可见字符（如 Unicode 空格 `\u00A0`），导致解析失败。索引 10 的错误可能暗示字符串末尾有隐藏字符或格式问题 [^3]。 #### 解决方案 以下是逐步解决方法。确保在代码中添加适当的格式处理或数据清洗。 ##### 1. **调整输入字符串格式（推荐）** - 如果数据源可控，修改字符串为完整 ISO 格式，包含时间和时区： ```java // 正确格式示例：添加时间和时区 String input = "2016-07-01T00:00:00Z"; // "Z" 表示 UTC 时区 ZonedDateTime zonedDateTime = ZonedDateTime.parse(input); // 使用默认解析器 ``` - 如果时区未知，可使用 `ZoneId.systemDefault()` 添加默认时区： ```java String dateOnly = "2016-07-01"; LocalDate localDate = LocalDate.parse(dateOnly); // 先解析为 LocalDate ZonedDateTime zonedDateTime = localDate.atStartOfDay(ZoneId.systemDefault()); // 添加默认时间和时区 ``` ##### 2. **使用自定义 DateTimeFormatter** - 创建自定义解析器处理简单日期字符串，并添加默认时间/时区： ```java import java.time.ZonedDateTime; import java.time.format.DateTimeFormatter; import java.time.LocalDate; import java.time.ZoneId; String input = "2016-07-01"; // 定义自定义格式器 DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd") .withZone(ZoneId.systemDefault()); // 设置默认时区 // 先解析为 LocalDate，再转换为 ZonedDateTime LocalDate localDate = LocalDate.parse(input, formatter); ZonedDateTime zonedDateTime = localDate.atStartOfDay(ZoneId.systemDefault()); ``` ##### 3. **处理反序列化（JSON 库配置）** - **fastjson 配置**：注册自定义反序列化器。 ```java import com.alibaba.fastjson.parser.ParserConfig; import com.alibaba.fastjson.parser.deserializer.ObjectDeserializer; import java.lang.reflect.Type; import java.time.ZonedDateTime; public class ZonedDateTimeDeserializer implements ObjectDeserializer { @Override public ZonedDateTime deserializer(DefaultJSONParser parser, Type type, Object fieldName) { String dateString = parser.parseObject(String.class); // 清洗字符串，替换不可见空格 [^3] dateString = dateString.replace("\u00A0", " ").trim(); return ZonedDateTime.parse(dateString + "T00:00:00Z"); // 添加默认时间和 UTC 时区 } } // 注册反序列化器 ParserConfig.getGlobalInstance().putDeserializer(ZonedDateTime.class, new ZonedDateTimeDeserializer()); ``` - **Jackson 配置**：在 `ObjectMapper` 中设置格式。 ```java import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.JavaTimeModule; import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.deser.InstantDeserializer; ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); JavaTimeModule module = new JavaTimeModule(); module.addDeserializer(ZonedDateTime.class, new InstantDeserializer<>( ZonedDateTime.class, DateTimeFormatter.ISO_DATE_TIME // 使用 ISO 格式 )); mapper.registerModule(module); ``` ##### 4. **数据清洗** - 在解析前，清理字符串中的隐藏字符或多余空格： ```java String input = "2016-07-01"; // 可能实际有隐藏字符 input = input.replace("\u00A0", " ").trim(); // 替换 Unicode 空格并修剪 [^3] // 然后使用自定义解析器 ``` #### 验证和测试 - 测试代码示例： ```java public class TestZonedDateTime { public static void main(String[] args) { String input = "2016-07-01"; // 清洗和转换 input = input.replace("\u00A0", " ").trim(); LocalDate localDate = LocalDate.parse(input); ZonedDateTime zdt = localDate.atStartOfDay(ZoneId.of("UTC")); System.out.println(zdt); // 输出: 2016-07-01T00:00Z } } ``` - 如果问题持续，检查 JSON 数据源是否一致（如日志输出实际字符串），或使用调试工具验证字符串长度和字符。 #### 总结 此错误的核心是格式不匹配：`ZonedDateTime` 需要完整日期时间及时区，而输入仅提供日期。通过调整字符串格式、使用自定义解析器或配置反序列化库，可以解决。确保数据清洗以避免隐藏字符问题 [^1][^3][^4]。如果涉及外部系统（如数据库或 API），协调数据格式标准化可预防未来错误。
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