JSON 无法序列化通常出现在尝试将某些类型的数据转换为 JSON 字符串时，这些数据类型可能包含不可序列化的内容。 JSON 序列化器通常无法处理特定类型的数据，例如日期时间对象、自定义类实例等。在将数据转换为 JSON 字符串之前，确保所有数据都是可序列化的。我们可以编写自定义的序列化器来处理不可序列化的对象，或者将对象转换为可序列化的类型。
json：用于字符串和Python数据类型间进行转换 pickle: 用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换 json提供四个功能：dumps,dump,loads,load pickle提供四个功能：dumps,dump,loads,load
http://www.eygle.com/special/NLS_CHARACTER_SET_04.htm
计算机加密技术旨在实现上述目标。现代计算机密码学建立在严格的数学理论基础上，并逐渐发展成为一门科学。对于大多数开发者来说，设计安全的加密算法是一项艰巨的任务，验证加密算法的安全性则更加困难。目前认为安全的加密算法也只是尚未被攻破。因此，为了编写安全的计算机程序，我们应遵循以下原则：
（3） 处理二进制数据，如果用struct来处理文件的话，需要用‘wb’/’rb’以二进制写，读的方式来处理文件
在写代码的时候，有的时候不知道什么时候用何种格式，字符串跟对象转换的时候，到底是用dump还是load.dumps或者loads, 每次都是蒙的，要么就去查，一点效率都没有。
FormatFloat函数将float64类型的数据转换为字符串，并允许指定转换的格式和精度。
1.数据转换工具OpenRefine介绍 2.数据转换工具OpenRefine安装 3.数据转换工具OpenRefine基本使用 4.数据转换工具OpenRefine进阶使用
大多数情况下，pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。Numpy 支持 float、int、bool、timedelta[ns]、datetime64[ns]，注意，Numpy 不支持带时区信息的 datetime。
ase64编码本质上是一种将二进制数据转成文本数据的方案。对于非二进制数据，是先将其转换成二进制形式，然后每连续6比特（2的6次方=64）计算其十进制值，根据该值在大小为64的码表中找到对应的字符，最终得到一个文本字符串。
在python中，序列化可以理解为：把python的对象编码转换为json格式的字符串，反序列化可以理解为：把json格式字符串解码为python数据对象。在python的标准库中，专门提供了json库与pickle库来处理这部分。
/** * 日期工具类 * * 使用LocalDateTime存取或判断 * */@Componentpublic class DateUtils { /** * 判断两个时间段是否重叠 * @param slot1 * @param slot2 * @return */ public static boolean overlapped(TimeSlot slot1, TimeSlot slot2) { TimeSlot previous, next;
* 使用LocalDateTime存取或判断 *
转载自：http://www.tuicool.com/articles/nMNVVj
概念： 序列化（Serialization）： 将对象的状态信息转换为可以存储或可以通过网络传输的过程，传输的格式可以是JSON，XML等。反序列化就是从存储区域（JSON，XML）读取反序列化对象的状态，重新创建该对象。 JSON（Java Script Object Notation）：一种轻量级数据交互格式，相对于XML而言更简单，也易于阅读和编写，机器也方便解析和生成，Json是JavaScript中的一个子集。 python2.6版本开始加入了JSON模块，python的json模块序列化与反序列
如果处理测量数据时需要将数据从一个长度测量单位转换为另一个长度测量单位，使用Excel公式可以很容易做到。
原文地址：http://blog.itpub.net/29324876/viewspace-1096741/
概要 了解数据 分析数据问题 清洗数据 整合代码 了解数据 在处理任何数据之前，我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的。我们尝试去理解数据的列/行、记录、数据格式、语义错误、缺失的条目以及错误的格式，这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作。 本次我们需要一个 patient_heart_rate.csv （链接：https://pan.baidu.com/s/1geX8oYf 密码：odj0）的数据文件，这个数据很小，可以让我们一目了然。这个数据是 csv 格式。数据是描述不同个体在不
在《快速上手 ClickHouse》一文中，我们介绍了 ClickHouse 的基础使用。本篇文章里，将介绍如何使用 Clickhouse 快速处理诸如 Nginx 运行日志等半结构化的离线数据，让这些静态数据能够被快速的查询分析。
在JavaScript中，与RS485设备（或任何硬件设备）通信时使用Uint8Array而不是直接使用查询报文字符串（如"01 03 00 00 00 14 45 C5"）的原因涉及到数据类型和通信协议的需求。以下是主要原因：
func ParseBool(str string) (value bool, err error)
所有python支持的原生类型：布尔值，整数，浮点数，复数，字符串，字节，None。
MySQL 中有非常多的日期函数，但是使用到比较多的就是 DATE_FORMAT(), FROM_UNIXTIME() 和 UNIX_TIMESTAMP() 这三个，DATE_FORMAT() 把日期进行格式化，FROM_UNIXTIME() 把时间戳格式化成一个日期，UNIX_TIMESTAMP() 正好想法，把日期格式化成时间戳。下面就介绍下他们之间详细的使用过程：
Zipline 是一个用于回测的 Pythonic 事件驱动系统，由众包投资基金 Quantopian开发和使用，作为回测和实时交易引擎。自 2020 年底关闭以来，托管这些文档的域名已过期。该库在Stefan Jansen所著的《机器学习算法交易》一书中被广泛使用，他正努力保持该库的更新，并使其对读者和更广泛的 Python 算法交易社区可用。
SQL CAST函数将表达式的数据类型转换为指定的数据类型。当Expr的数据类型是标准数据类型或标准数据类型(如%Library.String、%Library.Time、%Library.Date或%Library.TimeStamp)的子类时，CAST可以转换该数据类型。
经过前面博客的介绍，我们的C语言初阶已经学完了。现在我们可以进入更深层次的C语言世界了，而本文是我们进阶的首篇文章，主要是介绍各种数据在内存中的存储情况，比如有符号char的最大值是多少、整型数据与浮点型数据在内存的存储方式有何不同等，学会这些知识能增加我们的内功，真正做到了然于心。🚀🚀🚀
Pydantic 是一个在 Python 中用于数据验证和解析的第三方库。它提供了一种简单且直观的方式来定义数据模型，并使用这些模型对数据进行验证和转换。
现实世界中存在大量的多维空间数据，如加油站位置、河流走向等。为了高效存储和管理海量的空间数据，很多基于Key-Value存储的空间数据库，如开源的空间插件GeoMesa[1]、京东城市自研的时空数据引擎JUST[2]，都使用了空间填充曲线技术。它们能够将多维空间数据转换到一维空间上，并通过转换后的一维空间索引值存储和查询多维数据，因此能够在Key-Value数据库中存储管理海量的时空数据。
最近在做结算系统，经常需要用到金额保留两位小数，刚开始我一直用的是Angular中的过滤器number |2，但是，这无法满足我的需求。问题是，当用户离开文本框时，我需要将用户输入的内容转换成保留两位小数的格式，我想了好久，没有想出来，然后我试了toFined()方法，这个方法也不可行，因为它将数据转换成了字符串，传给后台是错的。然后，我就找了其他方法。现在刚好有空，所以就把相关保留两位小数的方法总结了一下，不同的场景用不同的方法，即用即取。
这个问题的原因我们认为是 HTTP 请求的格式定义导致了后台的 Spring 处理逻辑没有办法处理输入的字符串，在进行 JSON 格式数据转换的时候出错了。
虽然有北大博士讲，95%的区块链项目都没有前途，但我们知道区块链还是有它的优势，比如数据的不可篡改性对于版权保护有相当大的意义，而地址的匿名性则有其他潜在的用途。那么，如何将任意数据，比如图像或文本写入以太坊区块链呢？本文将讲解如何使用web3.js实现这一功能并给出相应的实现代码。 实现任意数据上链的核心是web3.eth.sendTransaction()方法的使用，我们将借助一个转账交易来完成任意数据上链的任务。在要发送的交易对象中，使用data字段就可以传入任意的16进制字符串。 将数据转换为16进
# 特征处理 # 特征预处理:通过统计方法将数据转换为算法需要的数据 # 数值型数据:标准缩放 # 规依法,标准化(常用,适用于当前大数据),缺失值处理(删除,填补中位数平均数,通常按照列填补) # 类别型数据:ont-hot编码 # 时间类型:时间的切分 # 特征处理API sklearn.preprocessing # ============================================== # 归一化:对数据变化--->默认[0,1]之间 """ new = (
现在很多通信都需要传输各种数据,所有的仪器仪表都是把数据转化为16进制以后传输
LoRa 设备的数据格式非常碎片化，借助于 JavaScript 编解码函数，可将设备的原始数据转换为可读性更强的 JSON 格式。
信息是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础。据统计，数据量每经过2-3年时间就会成倍增长，这些数据蕴含着巨大的商业价值，而企业所关注的通常只占总数据量的2%~4%左右。因此，企业仍然没有最大化地利用已存在的数据资源，以至于浪费了更多的时间和资金，也失去制定关键商业决策的最佳契机。
http请求只能由客户端主动发起，服务器响应的模式, 服务器无法主动向客户端推数据，websocket的出现完美的解决了这一问题。 websocket和http处于同一层，都是基于TCP协议的,客户端和服务器使用websocket通讯的时候需要握手和传输数据两步， 握手借助http状态码101 switch protocol从http协议转换到websocket协议,之后便和http协议无关了。
在理清字符集和字符编码关系一文中我们介绍了常见字符集以及字符编码之间的关系，本期我们继续朝着这个方向介绍常见的编码算法。 URL编码 URL编码是浏览器发送数据给服务器时使用的编码，它是编码算法，而不
Python语言学习：Python常用自带库(imageio、pickle)简介、使用方法之详细攻略
在收到交易伙伴发来的 EDI 连接需求时，如果没有接触过 EDI，则很难梳理出其中的重点，今天的内容将教读者如何理解伙伴的 EDI 需求，以及 在EDI 项目中需要重点关注哪些信息。
Spring MVC会将页面请求的数据转换成自定义的类型，如将页面提交的POST表单数据"employeeName=stark&age=40&gender=1&email=stark@gmail.com"转换成Employee对象。
强制类型转换算是C语言中常见常考的一项内容，如对于类型处理不好，将会产生错误结果。对于某些类型的转换编译器可隐式地自动进行，不需人工干预，称这种转换为自动类型转换；而有些类型转换需要编程者显式指定，通常，把这种类型转换称为强制类型转换
ObjectMapper类是Jackson库的主要类。它提供一些功能将转换成Java对象匹配JSON结构，反之亦然。它使用JsonParser和JsonGenerator的实例实现JSON实际的读/写。
int(STRING,BASE)将字符串STRING转成十进制int，其中STRING的基是base。该函数的第一个参数是字符串
在进行数据处理和交互时，经常会遇到将数据转换为JSON格式的需求。然而，有时候在尝试将某些数据类型转换为JSON时，可能会遇到TypeError: Object of type 'float32' is not JSON serializable的错误。本文将介绍这个错误的原因以及如何解决它。
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
JSON (JavaScript Object Notation)：是一个轻量级的数据交换格式模块，受javascript对象文本语法启发，但不属于JavaScript的子集。
spring目前来说是java最好的框架,springmvc是其中一个子集, java web开发过程中使用springmvc来实现前端页面或者其他 客户端与后台服务层打交道,目前来说http请求最常用的就是 get和post请求,参数格式也不尽相同,有最原始的请求参数带 在url中,包括后边发展而来的表单提交,以及目前比较流行的 前后端分离使用的json格式参数做数据交互。今天就工作中 遇到的json格式的数据交互问题作出分析和解决方案. 背景 由于刚到新公司时间不太长,难免会接受别人写的 不规范的代码和
之前介绍过读取yaml文件输出json，今天介绍下使用Python的yaml模块将JSON转换为YAML格式。
数据预处理没有标准的流程，通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。下面就一起看下常用六大步完成数据预处理。
从前端转入 Node.js 的童鞋对这一部分内容会比较陌生，因为在前端中一些简单的字符串操作已经满足基本的业务需求，有时可能也会觉得 Buffer、Stream 这些会很神秘。回到服务端，如果你不想只做一名普通的 Node.js 开发工程师，你应该深入去学习一下 Buffer 揭开这一层神秘的面纱，同时也会让你对 Node.js 的理解提升一个水平。
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