【使用注意】特殊中括号[]的特殊json数组

	@Testpublic void demo93() throws Exception {String str = "[\"a\", \"b\", \"c\"]";//生成json数组JSONArray createArray = new JSONArray();createArray.put("a");createArray.put("b");createArray.put("c");System.out.println("createJSONArray: " + createArray);//解析json数组JSONArray parseArray = new JSONArray(str);System.out.println("parseJSONArray: " + parseArray);for(int i = 0; i < parseArray.length(); i++) {System.out.print(parseArray.get(i) + " ");}}

输出:

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/508956.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

MyBatis之Mapper动态代理开发

MyBatis之Mapper动态代理开发 2017/9/301.SqlSession的使用范围 1.SqlSessionFactoryBuilder SqlSessionFactoryBuilder是以工具类的方式来使用:需要创建sqlSessionFactory时就new一个 SqlSessionFactoryBuilder 2.sqlSessionFactory 正常开发时&#xff0c;以单例方式管理sqlS…

MyBatis之输入(parameterType)与输出(resultType、resultMap)映射

MyBatis之输入(parameterType)与输出(resultType、resultMap)映射 2017/9/30在MyBatis中&#xff0c;我们通过parameterType完成输入映射(指将值映射到sql语句的占位符中&#xff0c;值的类型与dao层响应方法的参数类型一致)&#xff0c;通过resultType完成输出映射(从数据库中…

MyBatis之优化MyBatis配置文件中的配置

MyBatis之优化MyBatis配置文件中的配置 2017/9/30MyBatis配置文件很重要&#xff0c;首先我们来看看MyBatis配置文件中的内容和顺序: 文件目录结构如下: 1.<properties>属性定义 可以把一些通用的属性值配置在属性文件中&#xff0c;加载到mybatis运行环境内。例如创建d…

【转载保存】在python中如何用word2vec来计算句子的相似度

在python中&#xff0c;如何使用word2vec来计算句子的相似度呢&#xff1f; 第一种解决方法 如果使用word2vec&#xff0c;需要计算每个句子/文档中所有单词的平均向量&#xff0c;并使用向量之间的余弦相似度来计算句子相似度&#xff0c;代码示例如下&#xff1a; import …

Spark介绍

Spark Spark 是什么? Apache Spark?是用于大规模数据处理的快速和通用引擎. 速度:在内存中,运行程序比Hadoop MapReduce快100倍&#xff0c;在磁盘上则要快10倍. Apache Spark具有支持非循环数据流和内存计算的高级DAG执行引擎. 易用:可以使用Java&#xff0c;Scala&#…

MyBatis之使用resultMap实现高级映射

MyBatis之使用resultMap实现高级映射 2017/09/30对于数据库中对表的增删改查操作&#xff0c;我们知道增删改都涉及的是单表&#xff0c;而只有查询操作既可以设计到单表操作又可以涉及到多表操作&#xff0c;所以对于输入映射parameterType而言是没有所谓的高级映射的&#xf…

MyBatis之查询缓存

MyBatis之查询缓存 2017/09/30正如大多数持久层框架一样&#xff0c;MyBatis同样也提供了对查询数据的缓存支持。今后我们要学习的SpringMVC框架属于系统控制层&#xff0c;它也有它的缓存区域&#xff0c;对响应的jsp页面进行缓存&#xff1b;Spring属于系统业务层&#xff0c…

MyBatis3.x和Spring3.x的整合

MyBatis3.x和Spring3.x的整合 2017/10/021.mybatis和spring整合的思路 1.让spring管理SqlSessionFactory 2.让spring管理mapper对象和dao 使用spring和mybatis整合开发mapper代理及原始dao接口。 自动开启事务&#xff0c;自动管理sqlsession 3.让spring管理数据源(即数据库连接…

特征选择

特征选择是特征工程中的重要问题&#xff08;另一个重要的问题是特征提取&#xff09;&#xff0c;坊间常说&#xff1a;数据和特征决定了机器学习的上限&#xff0c;而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见&#xff0c;特征工程尤其是特征选择在机器学习中占有相当重要的…

交叉验证

sklearn中的交叉验证&#xff08;Cross-Validation&#xff09; sklearn是利用python进行机器学习中一个非常全面和好用的第三方库&#xff0c;用过的都说好。今天主要记录一下sklearn中关于交叉验证的各种用法&#xff0c;主要是对sklearn官方文档 Cross-validation: evaluati…

机器学习名词解释

1. 损失函数 损失函数是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度&#xff0c;它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示&#xff0c;损失函数越小&#xff0c;模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分&#xff0c;也是结构风险函数重要组成部分。…

【转载保存】推荐ApacheCN开源的一个机器学习路线图

转载&#xff1a;https://mp.weixin.qq.com/s/EMWFFPsaKaGc8FO1g-htzg 推荐ApacheCN开源的一个机器学习路线图 原创&#xff1a; 机器学习初学者 机器学习初学者 今天 推荐一个ApacheCN开源的一个机器学习路线图&#xff1a; https://github.com/apachecn/AiLearning 注意…

CNN(Convolutional Neural Network) 的基础

卷积神经网络&#xff08;Convolutional Neural Network&#xff0c;简称CNN&#xff09;&#xff0c;是一种前馈神经网络&#xff0c;人工神经元可以响应周围单元&#xff0c;可以进行大型图像处理。卷积神经网络包括卷积层和池化层。 卷积神经网络是受到生物思考方式启发的ML…

语音识别学习日志 2019-7-14 语音识别基础知识准备2 {EM算法与混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)}

https://blog.csdn.net/lin_limin/article/details/81048411会对GMM和EM做详细介绍 本文参考&#xff1a; http://www.ituring.com.cn/article/497545(GMM模型) https://blog.csdn.net/xmu_jupiter/article/details/50889023(GMM模型) http://www.cnblogs.com/wjy-lulu/p/7…

【爬虫】爬取带有cookie才能获取网页内容的新闻网站

工作任务&#xff1a; 今天老大让我跑取一个新闻网站&#xff1a;https://www.yidaiyilu.gov.cn/ 采坑记录&#xff1a; https协议&#xff0c;如果利用http协议去请求会报出如下信息&#xff1a; 错误&#xff1a;SSLHandshake错误就知道了&#xff0c;客户端与服务端进行连…

语音识别学习日志 2019-7-14 语音识别基础知识准备3 {Kmean算法分析与HMM(Hidden Markov Model)模型}

Kmean算法 聚类算法 对于"监督学习"(supervised learning)&#xff0c;其训练样本是带有标记信息的&#xff0c;并且监督学习的目的是&#xff1a;对带有标记的数据集进行模型学习&#xff0c;从而便于对新的样本进行分类。而在“无监督学习”(unsupervised learni…

语音识别学习日志 2019-7-15 语音识别基础知识准备4 {Baun-Welch算法}

HMM 前向算法(Forward Algorithm)详细解释参考: http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-five-forward-algorithm-1 http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-five-forward-algorithm-2 http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-five-forward-algorithm-3…

【转载保存】B+树索引原理以及应用案例

地址&#xff1a;https://www.jianshu.com/p/486a514b0ded 利用c/c实现基于b树小型关系型数据库&#xff1a;https://github.com/enpeizhao/duck_db 利用java实现的基于b树的数据库案例&#xff1a;https://github.com/liumengjun/BPlusTreeIndex 1.什么是索引&#xff1f; …

语音识别学习日志 2019-7-16 语音识别基础知识准备5 {决策树算法(ID3、 C4.5、 CART)}

决策树算法(ID3、 C4.5、 CART) 决策树的定义 决策树学习采用的是自顶向下的递归方法&#xff0c;其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树&#xff0c;到叶子节点处&#xff0c;熵值为0。其具有可读性、分类速度快的优点&#xff0c;是一种有监督学习。 决策树呈…

语音识别学习日志 2019-7-17 语音识别基础知识准备6 {维特比算法(Viterbi Algorithm)}

HMM 维特比算法(Viterbi Algorithm)详细解释参考:http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-six-viterbi-algorithm-1 http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-six-viterbi-algorithm-2 http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-six-viterbi-algorithm-3 …