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  • Spring MVC中JSON无限死循环问题

    千次阅读 2016-06-16 16:06:59
    JSON死循环问题主要是因为两个实体类间有一对多的双向关系, 在查询时要查询相关联的类,导致循环查询,无法结束 举例如下: 两个实体类: Album(相册) 和 photo(照片) 是一对多双向关联 死循环...

    JSON死循环问题主要是因为两个实体类间有一对多的双向关系,

    在查询时要查询相关联的类,导致循环查询,无法结束


    举例如下:

    两个实体类: Album(相册) 和 photo(照片)   是一对多双向关联

    死循环原因: JSON无法对Album的photos属性进行JSON转换


    解决办法:

         在Album实体类上加注释@JsonIgnoreProperties(value={"photos"})

     

    [html] view plain copy
     print?
    1. @Entity  
    2. @SuppressWarnings("serial")  
    3. @JsonIgnoreProperties(value={"photos"})     
    4. public class Album implements java.io.Serializable {  


     

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  • 解决JPA级联查询出现的死循环问题

    千次阅读 2019-11-04 16:01:26
    一、问题 当实体使用一对一/一对多/多对多双向关联时,出现如下两种情况时,会出现死循环: 1.实体类的toString()方法中包含对级联对象的输出,代码中调用了实体类的toString()方法。 2.接口查询时,对实体对象...

    一、问题

    当实体使用一对一/一对多/多对多双向关联时,出现如下两种情况时,会出现死循环:

    1.实体类的toString()方法中包含对级联对象的输出,代码中调用了实体类的toString()方法。

    2.接口查询时,对实体对象进行序列化。

    二、原因

    以一对多举例,用户类(User)为一,爱好类(Hobby)为多,User和Hobby为双向关联,当使用JPA查询User,会自动查询Hobby,同理当查询Hobby时,会自动查询User。当出现上述问题中的两种情况时,会导致toString()或序列化的实体对象一直相互调用,进入死循环。

    三、解决方法

    1.情况一

    重写toString()方法,将级联对象数据清空。

    2.情况二

    对实体类中的级联对象加入@JsonIgnoreProperties注解,序列化时就会忽略对级联对象的序列化,从而中断死循环。

     

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  • json序列化的对象中存在...使用@JsonBackReference标记在有多对一或者多对多关系的属性上即可解决这个问题举例: @JsonBackReference @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name = "market_id") privat
    json序列化的对象中存在双向引用会导致的无限递归(infinite recursion)问题。
    
    
    
    使用@JsonBackReference标记在有多对一或者多对多关系的属性上即可解决这个问题,举例:
    @JsonBackReference
    @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY)
    @JoinColumn(name = "market_id")
    private Market market;
    
    
    
    
    ps:
    @JsonManagedReference:标记的属性会被序列化,序列化时属性默认都是会被序列化的。反序列(deserialization,即json数据转换为对象)时,如果没有@JsonManagedReference,则不会自动注入@JsonBackReference标注的属性。
    @JsonIgnore:直接忽略某个属性,以断开无限递归,序列化或反序列化均忽略。当然如果标注在get、set方法中,则可以分开控制,序列化对应的是get方法,反序列化对应的是set方法。在父子关系中,当反序列化时,@JsonIgnore不会自动注入被忽略的属性值(父或子),这是它跟@JsonBackReference和@JsonManagedReference最大的区别。 
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  • 循环神经网络(rnn)讲解

    千次阅读 2018-06-12 20:59:00
    • 循环神经网络(rnn)• RNN简介• Rnn基本结构• 双向rnn基本结构• rnn梯度消失问题• RNN应用举例 • RNN简介• 循环神经网络(RNN)能够从序列和时序数据中学习特征和长期依赖关系。• 循环神经网络...

    •    循环神经网络(rnn)

    •  RNN简介

    •  Rnn基本结构

    •  双向rnn基本结构

    •  rnn梯度消失问题

    •  RNN应用举例

     

    •    RNN简介

    •    循环神经网络(RNN)能够从序列和时序数据中学习特征和长期依赖关系。

    •   循环神经网络(RNN)近几年在语言模型与文本生成,机器翻译,语音识别,图像描述生成等领域都取得了不错的效果。

     

     

     

     

     

    •  Rnn基本结构

    •    回顾一下神经网络的一般结构:

     

    •    Z1 = W1*X+ bias

    •    a1 = sigmoid(Z1)

    •    Z2 = W2*a1+bias

    •    a2 = sigmoid(Z2)

    •    a2 = y(预测值)

     

     

     

     

     

     

    •  将序列用标准神经网络处理会怎样??

    •    存在两个问题:

    •     难以解决每个训练样例输入输出长度不同的情况

    •     标准的神经网络不能共享从文本不同位置上学到的特征。


    •  RNN基本结构

    •     a<0>是初始的隐状态,一般置为零向量。

    •     a<i>代表输入序列中第i个输入所隐含的信息,即时间步i的激活值

    •     x<i>代表输入序列中第i个字符,输入序列的长度为Tx

    •     y^<i>代表与x<i>相对应的输出值。

     

    •  RNN正向传播

    •    计算公式如下:

     

     

     

    •    激活函数:

    •    循环神经网络常用的隐藏层激活函数是 tanh,有时候也会用 ReLU 函数



    •    RNN正向传播示意图


    •    RNN反向传播

    •    三个步骤:

    •    1.前向传播,计算神经网络的输出;

    •    2.根据误差函数(或损失函数) 对所有所需训练的参数求偏导(其间要先计算每个神经元的偏导数);

    •    3.基于2步,使用随机梯度下降算法计算每个参数的梯度.

     

    •    RNN反向传播

     

    •    定义损失函数: 

    •    一个元素的损失函数:

    叫做交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss

    整个序列的损失函数:

    •   

    RNN反向传播示意图


    对每一个参数求其偏导数
    使用随机梯度下降方法更新参数


     

    •  不同类型的循环神经网络

    •    情感分析 many toone

    •    音乐生成 one to many

    •    命名实体识别 ,机器翻译       manyto many

     

    •    双向循环神经网络

    •    对于语言模型来说,很多时候光看前面的词是不够的,比如下面这句话:

     

    •    双向循环神经网络模型能够让我们在序列的某处,不仅可以获取之前的信息,还可以获取未来的信息。

     

     

    •   双向循环神经网络


    •  深层循环神经网络

    •    前面我们介绍的循环神经网络只有一个隐藏层,我们当然也可以堆叠两个以上的隐藏层,这样就得到了深度循环神经网络

    •    深层循环神经网络



    •    循环神经网络中的梯度消失

    •    “The cat, which already ate ……, was full.

    •    “The cats, which ate ……, were full.

    •   以下图的反向传播为例(假设每一层只有一个神经元且对于每一层                           ,其中σ为sigmoid函数)

     

    •    可以推导出:


    •    Sigmoid的导数图像如下图;

    •    可见其导数最大值为0.25,而我们初始化的网络权值|w|通常小于1,因此,                 

    •    上面的链式求导,层数越多,求导结果     越小,因而导致梯度消失的情况出现。


    •    梯度爆炸问题的出现原因

     

    •    梯度消失和梯度爆炸的解决方案

    •   1.使用relu、leakrelu等激活函数

    •   Relu函数                                        leakRelu函数

     

    •   2.使用LSTM的结构设计

    •   3.梯度剪切、正则:主要是针对梯度爆炸提出的,其思想是设置一个梯度剪切阈值,然后更新梯度的时候,如果梯度超过这个阈值,那么就将其强制限制在这个范围之内。这可以防止梯度爆炸。

     

     


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  • 第1章 绪论 1.1 数据结构的基本概念和术语 1.1.1 引言 1.1.2 数据结构有关概念及术语 1.1.3 数据结构和抽象数据类型(ADT) 1.2 算法描述与分析 1.2.1 什么是算法 ... 12.2.2 堆栈的程序设计举例
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