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Grails:无限递归中的双向一对多结果(StackOverflow)

Grails是一种基于Groovy语言的开源Web应用框架，它结合了Spring框架和Hibernate ORM（对象关系映射）工具，旨在提供简单、高效的开发体验。Grails采用了约定优于配置的原则，通过提供一套默认的配置和约定，使开发人员能够快速构建Web应用程序。

在Grails中，无限递归中的双向一对多结果（StackOverflow）是指当两个领域模型之间存在双向一对多关系，并且在序列化或持久化过程中，由于双向引用导致无限递归的问题。这种情况下，当尝试将对象序列化为JSON或保存到数据库时，会导致栈溢出错误（StackOverflowError）。

为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

  1. 使用transient关键字：在其中一个领域模型中将关联属性标记为transient，这样在序列化或持久化过程中将不会包含该属性，从而避免了无限递归。
  2. 使用@JsonIgnore注解：在其中一个领域模型的关联属性上添加@JsonIgnore注解，这样在序列化为JSON时将忽略该属性。
  3. 使用DTO（数据传输对象）：创建一个专门用于传输数据的DTO对象，将需要传输的属性复制到DTO对象中，避免直接传输领域模型对象。
  4. 使用懒加载：在关联属性上使用懒加载策略，这样在访问关联属性时才会加载，避免在序列化或持久化过程中触发无限递归。

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，比如你打开一扇门还有一扇门，不断打开，最终你会碰到一面墙，然后返回 （2）循环是有去无回，但可以设置终止条件，比如你打开一扇门还有一扇门，不断打开，还有门，没有终点 4.递归的递去和归来： （1）递归的递去...：原问题必须可以分解成若干个子问题，而且子问题须与原始问题为同样的事（相似），且规模更小 （2）递归的归来：子问题的演化必须有一个明确的终点，否则可能导致无限递归（无终止条件的循环），也就是说不能无限制地调用本身...二.迭代 1.迭代：是一种为了逼近所需目标或结果，不断用变量的旧值递推新值的过程 2.迭代在程序中的表现：函数不断调用原函数的返回值， 3.迭代与循环，迭代和递归一样，也是循环的一种 （1）循环...：参与运算的变量同时是保存结果的变量 （2）迭代：当前保存的结果作为下一次循环计算的初始值。...4.迭代和递归 （1）迭代：函数内某段代码实现循环，函数调用时使用前一次循环的返回值作为初始值，A调用B，使5用计数器结束循环 （2）递归：重复调用自身实现循环，A调用A，设置结束条件 （3）递归中一定有迭代

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1月份2月份GitHub上最热门的23个Java开源项目

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Hibernate学习---关联关系映射

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超全递归技巧整理，这次一起拿下递归

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前端学数据结构与算法（四）：理解递归及拿力扣链表题目练手

所以递归二字描述的其实是解决问题的两个过程，首先是递，然后是归。而递与归之间的临界点，又可以叫做递归终止条件，意思是我们告诉计算机：行了，别递了，开始归的过程吧您嘞。...找到递归终止条件 没有终止条件的递归会无限递归下去，直至爆栈，所以我们要给递归函数设置一个终止条件，满足条件后，就不要再递下去了。...因为是链表，所以思路是改变指针的指向。子问题就是让最后一个节点指向它之前的节点。首先还是递的过程，我们需要递到最后一个节点。...例如1指向的就是23与124拼接好的结果；剩下的最小节点还是1，那么剩下的1指向的就是23与24拼接好的结果。...，无非就是多练、多画、多想、多调试。

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python在Keras中使用LSTM解决序列问题

一对一序列问题的典型示例是您拥有一幅图像并且想要为该图像预测单个标签的情况。 多对一：在多对一序列问题中，我们将数据序列作为输入，并且必须预测单个输出。...文本分类是多对一序列问题的主要示例，其中我们有一个单词输入序列，并且我们希望预测一个输出标签。 一对多：在一对多序列问题中，我们只有一个输入和一个输出序列。典型示例是图像及其相应的说明。...您可以将LSTM层，密集层，批处理大小和时期数进行不同的组合，以查看是否获得更好的结果。 多对一序列问题 在前面的部分中，我们看到了如何使用LSTM解决一对一的序列问题。...让我们看看使用双向LSTM是否可以获得更好的结果。 以下脚本创建了一个双向LSTM模型，该模型具有一个双向层和一个作为模型输出的密集层。...print(test_output) 我得到的结果是152.26，仅比实际结果少一小部分。因此，我们可以得出结论，对于我们的数据集，具有单层的双向LSTM的性能优于单层和堆叠的单向LSTM。

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【翻译】ES6生成器简介

理论上，生成器函数可以被无限次地暂停和恢复，你可以用一个无限循环（比如臭名昭著的while(true){...}）来操作它。...在常规的JS程序中，无限循环会造成严重的混乱甚至错误，但是如果与生成器函数配合，无限循环会非常顺畅地运行，甚至有时候我们正需要它！...假设生成器函数foo()被暂停后恢复运行的时候，我们传递一个值2给它，那么2将作为表达式yield "foo"的结果，2将与1相加，计算结果3被赋值给x。 这种信息的双向传递是不是很有趣？...然后，第二个next(12)传入12作为第一个yield表达式yield (x + 1)的输出，递三个next(13)传入13作为第二个yield表达式yield (y / 3)的输出。...结语 到此，我们对于生成器的简单介绍就结束了。如果仍然觉得费解，可以试着多读几遍或者参阅相关材料。

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第七章 Logistic 回归

本章含盖 7.1 分类 7.2 假设陈述 7.3 决策界限 7.4 代价函数 7.5 简化代价函数与梯度下降 7.6 高级优化 7.7 多元分类：一对多 分类 ? 如何开发一个分类算法？ ? ?...多项式回归 或 线性回归时，我们可以在特征中添加额外的高阶多项式，我们也可以在logistic回归中使用相同的方法。...在logistic回归中，h(θ) 的定义发生了变化。 所以只是梯度下降法的规则看起来相似而已，但实际上规则中的假设函数（h(θ)）已经发生了变化。...注意，不同库对这些算法的实现也是有差距的！！ 毕竟库也是别人对该算法实现的封装而已。 7.7 多元分类：一对多 使用 logistic 回归 解决‘多类别分类问题’ “一对多”分类算法 ? ?...‘一对多 分类’ 原理： 有时也称为“one-versus-rest”方法 ? ?假设，我们有一个训练集，其中有三个类型。

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