GWT的序列化程序对java.io.Serializable的支持有限，但出于安全原因，它支持的类型有一个白名单。我找到的文档，例如thisFAQentry说您要序列化的任何类型“必须包含在序列化策略白名单中”，并且该列表是在编译时生成的，但没有解释编译器如何决定白名单上的内容。生成的列表包含许多属于标准库的类型，例如java.lang.String和java.util.HashMap。尝试序列化java.sql.Date时出现错误，它实现了Serializable接口(interface)，但不在白名单上。如何将此类型添加到列表中？ 最佳答案
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭6年前。Improvethisquestion众所周知，反射是一种灵活但缓慢的方法，用于在运行时维护和修改代码的行为。但是如果我们必须使用这样的功能，Java中是否有比反射API更快的编程技术来进行动态修改？这些替代反射的优缺点是什么？ 最佳答案 Reflection的一种替代方法是动态生成类文件。这个生成的类应该执行所需的操作，例如调用在运行时发
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭6年前。Improvethisquestion众所周知，反射是一种灵活但缓慢的方法，用于在运行时维护和修改代码的行为。但是如果我们必须使用这样的功能，Java中是否有比反射API更快的编程技术来进行动态修改？这些替代反射的优缺点是什么？ 最佳答案 Reflection的一种替代方法是动态生成类文件。这个生成的类应该执行所需的操作，例如调用在运行时发
我在2个这样的Controller中注入(inject)springsecurity:classClassName{defspringSecurityService在某些方法中我会这样做:defuser=springSecurityService.getCurrentUser()asEmployee在一个Controller中springSecurityService工作并返回当前用户，但在另一个Controller中我得到这个异常:groovy.lang.MissingPropertyException:Nosuchproperty:springSecurityServiceforc
我在2个这样的Controller中注入(inject)springsecurity:classClassName{defspringSecurityService在某些方法中我会这样做:defuser=springSecurityService.getCurrentUser()asEmployee在一个Controller中springSecurityService工作并返回当前用户，但在另一个Controller中我得到这个异常:groovy.lang.MissingPropertyException:Nosuchproperty:springSecurityServiceforc
将右值引用绑定(bind)到给定对象或其临时拷贝的最佳方法是什么？A&&var_or_dummy=modify?static_cast(my_A):static_cast(static_cast(my_A));(这段代码在我最近的GCC4.6上不工作……我记得它以前工作过，但现在它总是返回一个拷贝。)在第一行，static_cast将my_A从左值转换为xvalue。(C++0x§5.2.9/1-3)第二行的内部static_cast执行左值到右值的转换，外部从这个prvalue获得一个xvalue。这似乎得到支持，因为命名引用根据§12.2/5有条件地绑定(bind)到临时对象。相同
在使用gprof分析我编写的C++程序的过程中，我注意到绝大多数执行时间都花在函数“frame_dummy”上。更准确地说，gprof输出的平面配置文件中的第一个条目显示76.38%的样本时间花费在调用名为frame_dummy的函数上，调用次数为24611191。简而言之，我试图理解frame_dummy指的是什么——因为我没有任何这样命名的函数——以及这对我的优化工作意味着什么。虽然不太可能相关，但我应该补充一点，该程序旨在使用多重网格算法求解泊松方程，并使用MPI来并行化任务。然而，尽管存在MPI函数调用，但上面提到的gprof输出是从仅运行一个进程派生的。我还应该注意到，我的程
来自具有数值和标称数据的数据框:>>>frompandasimportpd>>>d={'m':{0:'M1',1:'M2',2:'M7',3:'M1',4:'M2',5:'M1'},'qj':{0:'q23',1:'q4',2:'q9',3:'q23',4:'q23',5:'q9'},'Budget':{0:39,1:15,2:13,3:53,4:82,5:70}}>>>df=pd.DataFrame.from_dict(d)>>>dfBudgetmqj039M1q23115M2q4213M7q9353M1q23482M2q23570M1q9get_dummies将分类变量转换为虚拟/
假设我有一个如下所示的PandasDataFrame，并且我正在对categorical_1进行编码以在scikit-learn中进行训练:data={'numeric_1':[12.1,3.2,5.5,6.8,9.9],'categorical_1':['A','B','C','B','B']}frame=pd.DataFrame(data)dummy_values=pd.get_dummies(data['categorical_1'])“categorical_1”的值是A、B或C，所以我最终在dummy_values中有3列。但是，categorical_1实际上可以采用值A、
我正在处理一个包含2,000,000行的大型记录文件。每行包含有关电子邮件的特征和分别用于非垃圾邮件或垃圾邮件的二进制标签[0,1]。我想将所有特征(例如email_type的值从[1,10]转换为二进制矩阵。这可以使用pd.get_dummies()来完成，它根据一列特征创建一个二进制矩阵。这对数据的小子样本非常有效，比如10,000行。但是，对于100,000+行，我看到错误Killed:9。为了解决这个问题，我尝试了以下方法:步骤:使用numpyp.array_split()将DataFrame分成10,000行的block为每个10,000行的DataFrame创建一个二进制矩
