mybatis延迟加载导致dubbo值为null解决办法 com.alibaba.com.caucho.hessian.io.ObjectDeserializer: unexpected object java.lang.String (wj) 在使用mybatis进行一对多查询，出现以上错误时。在以下图2（）中蓝色框的位置中加入 fetchType="eager" （图（1）、图（2）对比以下就可以了） 图（1）
dubbo dubbo 层数 第一层，service层，接口层给服务提供者和消费者来实现。 第二层，config层，配置层，主要是对dubbo进行各种配置。 第三层，proxy层，服务代理层，无论是消费还是提供，dubbo都会生成代理，代理之间进行网络通信。 第四层，registry层，注册层，负责服务注册与发现。 第五层，cluster层
from: https://www.cnblogs.com/wangyarui/p/6407604.html Jacobian矩阵和Hessian矩阵 发表于 2012 年 8 月 8 日 1. Jacobian 在向量分析中, 雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵, 其行列式称为雅可比行列式. 还有, 在代数几何中, 代数曲线的雅可比量表示雅可
牛顿法的关键点 牛顿法利用了函数的一阶和二阶导数信息，直接寻找梯度为0的点。牛顿法的迭代公式为： 其中H为Hessian矩阵，g为梯度向量。牛顿法不能保证每次迭代时函数值下降，也不能保证收敛到极小值点。在实现时，也需要设置学习率，原因和梯度下降法相同，是为了能够忽略泰勒展开中的
默认使用什么序列化框架，你知道的还有哪些？ 推荐使用 Hessian 序列化，还有 Duddo、FastJson、Java 自带序列化。
SURF(Speeded Up Robust Features)特征关键特性特征匹配，特征识别等方面有很好的效果，具有四个特征--特征检测--尺度空间（尺度不变性）--选择不变性(光照不变性，旋转不变性)--特征向量(匹配用) 特征检测整个流程可以用DDM来概括，第一个D是detector，特征检测，第二个D是discription，特征描述，第
（1）dubbo支持不同的通信协议 1）dubbo协议 dubbo://192.168.0.1:20188 默认就是走dubbo协议的，单一长连接，NIO异步通信，基于hessian作为序列化协议 适用的场景就是：传输数据量很小（每次请求在100kb以内），但是并发量很高 为了要支持高并发场景，一般是服务提供者就几台机器，但是服务消费者有上百
RPC序列化流程 序列化的作用 在网络传输中，数据必须采用二进制形式， 所以在RPC调用过程中， 需要采用序列化技术，对入参对象和返回值对象进行序列化与反序列化。 序列化原理 自定义的二进制协议来实现序列化： 一个对象是如何进行序列化? 下面以User对象例举讲解: User对象: packa
hessian 前期准备1.所需要的jar包 服务端1.创建接口2.创建接口的实现类3.配置 HessianServiceExporter 代理4.配置web.xml 客户端1.创建和客户端相同的接口2. 通过 hessianProxyFactory 调用。调用代码如下： 常见问题1.java.lang.NoClassDefFoundError:com/caucho/hessian/i
【个人记录】开发这条道上总是有很多可爱的BUG给我当垫脚石 报错信息：HessianProtocolException: ‘?’ is an unknown code BUG归类：Hessian远程服务调用 问题描述：客户端远程调用服务端接口查询出错报错 排查原因：服务端接口方法重载了，导致客户请求端有点蒙蔽 解决思路：客户端x
引自：Dubbo入门-协议/注册中心 Dubbo入门-协议&注册中心 一、配置dubbo多协议模式 1、默认协议 Dubbo缺省协议采用单一长连接和NIO异步通讯，适合于小数据量大并发的服务调用，以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况。Dubbo缺省协议不适合传送大数据量的服务，比如传文件，传视
Dubbo本身支持多种远程调用方式，例如Dubbo RPC（二进制序列化 + tcp协议）、http invoker（二进制序列化 + http协议）、hessian（二进制序列化 + http协议）、WebServices （文本序列化 + http协议）等。 Dubbo是支持hessian+http协议调用的，hessian是一种二进制序列化的方式。咱们用pytho
SURF 转自：https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/86545950 源文章有代码 SURF（Speeded Up Robust Features）是对SIFT的一种改进，主要特点是快速。SURF与SIFT主要有以下几点不同处理： 1、 SIFT在构造DOG金字塔以及求DOG局部空间极值比较耗时，SURF的改进是使用H
作者：Longofo@知道创宇404实验室 时间：2020年2月20日 原文地址：https://paper.seebug.org/1131/#_2 前不久有一个关于Apache Dubbo Http反序列化的漏洞，本来是一个正常功能（通过正常调用抓包即可验证确实是正常功能而不是非预期的Post），通过Post传输序列化数据进行远程调用，但是如果
文章目录1. 数字图像处理之尺度空间理论2. 基于尺度理论的Hessian简化算法3. 基于Hessian矩阵的图像增强 本文是关于图像增强方面的知识。 关于Retinex图像增强，【请点击】 关于Hessian矩阵请理论查看，【请点击】 1. 数字图像处理之尺度空间理论 尺度空间理论的基本思想是：在图
在图的鞍点位置，⽬标函数在x轴⽅向上是局部最小值，但在y轴⽅向上是局部最⼤值。假设⼀个函数的输⼊为k维向量，输出为标量，那么它的海森矩阵（Hessian matrix）有k个特征值（参⻅附录中“数学基础”⼀节）。该函数在梯度为0的位置上可能是局部最小值、局部最⼤值或者鞍点。 •当函数的海森矩
1,pom.xml <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.springframework.boot</grou
机器学习简介： 特征向量 目标函数 机器学习分类： 有监督学习：分类问题（如人脸识别、字符识别、语音识别）、回归问题 无监督学习：聚类问题、数据降维 强化学习：根据当前状态预测下一个状态，回报最大化，回报具有延迟性，如无人驾驶、下围棋 深度学习数学知识：微积分、线性代数、概率论、最优化方
Dog算子，SIFT特征点， Fast角点 ，ORB特征点 有时间慢慢再来解析 1. SURF的优势 SURF主要有以下几点优势 SURF是尺度不变特征变换算法（SIFT）的加速版，一般来说它比SIFT要快好几倍，且在多幅图像下具有更好的稳定性； SURF采用了harr特征+积分图像的概念，大大加快了程序的运行时
2019-08-06 13:49:13,898 nioEventLoopGroup-12-1 WARN com.alibaba.com.caucho.hessian.io.SerializerFactory:499 :: Hessian/Burlap: 'com.github.pagehelper.Page' is an unknown class in xxx.xxx.xxx java.lang.ClassNotFoundException: com.github.pagehelp
一、什么是凸函数 对于一元函数f(xf(x)，如果对于任意tϵ[0,1]tϵ[0,1]均满足：f(tx1+(1−t)x2)≤tf(x1)+(1−t)f(x2)f(tx1+(1−t)x2)≤tf(x1)+(1−t)f(x2)，则称f(x)f(x)为凸函数(convex function) 如果对于任意tϵ(0,1)tϵ(0,1)均满足：f(tx1+(1−t)x2)<tf(x1)+(1−t)f(x2)f(tx1+(1−
原文链接：http://www.cnblogs.com/GaryFeng/archive/2010/04/20/1716226.html 什么是Hessian？ Hessian是Caucho开发的一种二进制Web Service协议。支持目前所有流行的开发平台。 Hessia能干什么? hessian用来实现web服务。 Hess
前面实现RMS系统时，我们让其直接访问底层数据库。后面我们在idlewow-game模块实现游戏逻辑时，将不再直接访问底层数据，而是通过hessian服务暴露接口给表现层。 本章，我们先把hessian服务搭好，并做一个简单的测试，这里以用户注册接口为例。 先简单介绍下，实现hessian接口，只需要
我们使用Hessian进行富客户端和服务器之间的通信. 由于移动和重命名,它有时会发生remoting-servlet.xml中的条目与实际的类名称不匹配. 因此,我正在寻找一种简单的方法来测试远程xml. 有一个简单的方法吗？最好不要手动解析xml并尝试实例化那里提到的所有类.解决方法:我们现在在测试
牛顿法的起源 牛顿法以伟大的英国科学家牛顿命名，牛顿不仅是伟大的物理学家，是近代物理的奠基人，还是伟大的数学家，他和德国数学家莱布尼兹并列发明了微积分，这是数学历史上最有划时代意义的成果之一，奠定了近代和现代数学的基石。在数学中，也有很多以牛顿命名的公式和定理，牛顿法就是其中
