看到这个错误码，于是我就抛出两个问题给他： 你是用post请求吗？ 你请求的content-type是application/json吗？ 然后他毫不犹豫的说都是。...经过上面一步一步的探索终于找到问题的所在：原来是前端童鞋传json的时候，把参数名称弄错了。 4、拓展 虽然问题解决了，但是为啥Spring MVC 为啥抛出那样的日志，而不是具体的错误信息呢？...继续跟踪：最终它是走入了HttpMessageNotReadableException类，表示读取信息错误。 ...MVC 4.0.5.RELEASE版本的问题，升级到4.2.0以上就不会抛出这个问题，它会识别能识别的参数继续运行，不会抛出错误。...以上都正确的话，然后在具体问题具体分析，一步一步跟踪才是最有效的。
- Failed to read HTTP message: org.springframework.http.converter.HttpMessageNotReadableException: JSON...1, column: 63] (through reference chain: java.util.ArrayList[0]->com.didispace.UserDto["birthday"]) 分析解决...对于上面的错误信息 JSON parse error:Cannotconstruct instance of java.time.LocalDate:nosuitable constructor found...,cannotdeserializefromObjectvalue，熟悉Spring MVC的童鞋应该马上就能定位错误与 LocalDate的反序列化有关。...从上图中我们就可以理解上面我所提到的困惑了，实际上默认情况下Spring MVC对于 LocalDate序列化成了一个数组类型，而Feign在调用的时候，还是按照 ArrayList来处理，所以自然无法反序列化为
数据 application/json和application/*+json application/json和application/*+json 默认编码UTF-8 MappingJackson2XmlHttpMessageConverter...FastJsonHttpMessageConverter4和FastJsonpHttpMessageConverter4都继承自FastJsonHttpMessageConverter，现在都已经标记为过期...void writeInternal(Object o, @Nullable Type type, Writer writer) throws Exception { // 如果带泛型 这里也是特别的处理了兼容处理...当然如果是在Spring Boot环境下使用Spring MVC，到时候会再具体问题具体分析~~~ 在纯Spring环境下，我是无理由建议标注@EnableWebMvc上此注解的 而且从上面可以看出...，那么可以在类上面加上@ResponseBody注解或者将@Controller注解修改为@RestController注解，这样做就相当于在每个方法都加上了@ResponseBody注解了（言外之意别的方式都是不会经历消息转换器的
如果不是对植物有所研究的小伙伴，在分辨如上图这种特征相似的花时，往往会出现错误，而这时，就凸显了识花软件的作用。...有人提出这样一种看法，「形色识别的准确度比较高是因为前期训练数据比较多，而微软识花识别率太低是因为训练数据少，但他们的算法相对来说比较优秀。」...形色表示，在某种程度上，计算机可以看到很多人眼无法辨识的特征。...比如梅花和杏花，可能人眼会觉得很像，但是在深度卷积神经网络的分析下，可能颜色、花瓣形状、花瓣的纹路都有不同，从而可以准确的区分植物种类，这就是人工智能的强大之处。...现在，形色 App 已经入驻上百万植物专家和植物爱好者，当系统碰到实在无法鉴别的植物，用户可以直接上传到鉴定区，植物专家和爱好者会在几分钟内给出他们的答案。
我们使用Controller就是方法级别的，所以它就是直接应用了方法级别的校验而已嘛~对于此疑问我先不解答，而是顺势再抛出两个问题你自己应该就能想明白了： 上文有说过，基于方法级别的校验Spring默认是并未开启的...此例两个小细节务必注意： @RequestBody注解不能省略，否则传入的json无法完成数据绑定（即使不绑定，校验也是生效的哦）~ 若方法入参不写BindingResult result这个参数，请求得到的直接是...其实根本原因只有一个：很多case使用@Valid并不能覆盖，因为它只能校验JavaBean 我相信你是有这样那样的使用痛点的，本文先从原理层面分析，进而给出你所遇到的痛点问题的参考解决参考方案~ 原理分析...RequestBody Person personBBB) { ... } 请求却报错了： Resolved [org.springframework.http.converter.HttpMessageNotReadableException...，用来标记验证属性和方法返回值，进行级联和递归校验 @Validated：Spring的注解，是标准JSR-303的一个变种（补充），提供了一个分组功能，可以在入参验证时，根据不同的分组采用不同的验证机制
Nginx返回码 500（Internal Server Error 内部服务器错误） 服务器内部错误，也就是服务器遇到意外情况，而无法执行请求。...另外为何0秒返回499 这个不是很好定位确认，网上也没有合理的实践经验，如果要定位需要在较低的概率中抓到出错的请求，具体分析。 结论：可先观察一段时间，如果一直较低概率出现，可暂不处理。...Http返回码 400（Bad Request 错误请求） 1、语义有误，当前请求无法被服务器理解。除非进行修改，否则客户端不应该重复提交这个请求。 2、请求参数有误。...如将原本Post请求的json格式的body换成binary格式就会返回这个错误码及下面的返回结果。..."status": 400, "error": "Bad Request", "exception": "org.springframework.http.converter.HttpMessageNotReadableException
基于音频内容检索，需要对音频内容进行分析。 怎么衡量一款听歌识曲效果的好坏?什么样的听歌识曲才是好的系统?QQ音乐的听歌识曲到底效果怎样呢?来看看用户的反馈。...用户的期望可以总结为曲库全、识别准、速度快、灵敏度高以及旋律识别的模糊性。 经典听歌识曲系统，主要技术是音频指纹技术。图片横轴可以看作精准性，纵轴看作时间颗粒度。...即便是更短的片段时长，QQ音乐识别的精准率仍然保持在100%，尽管在更短的情况召回率降低，但在一定程度上也能提升用户体验。 使用经典听歌识曲系统，无结果中的样本中，翻唱歌曲占60%甚至更多。...可以看到对一些检索库中不存在的翻奏例子或者翻唱的例子，经典听歌识曲系统无法识别。 从19年开始翻唱、改编歌曲呈爆发性增长。其中的原因我们也不言而喻。因此我们迫切需要进行技术更新。...天琴实验室训练了一个针对歌声的语音识别系统，使用数万小时的歌声数据进行训练，实时率在0.3以内，字错误率15%左右。与业内通用ASR相比在歌词识别方面提升近40%。
本次演讲首先对模式识别领域做了一个基本的介绍，然后分析了模式识别的研究现状，介绍了一些模式结构理解方面的新进展，最后从结合认知的角度讲了将来有哪些值得研究的问题和方向。...从计算机实现模式识别的角度，也有一些定义，大概可以分成两类： 一类是狭义的，就是根据某种客观标准对目标进行分类和标记，这里主要是指分类。...神经网络的解释能力差也会引起识别的鲁棒性差，也就是稳定性比较差，识别结果容易受干扰。 现在看一些例子。在很多实际应用中对识别的可靠性要求非常高，有些场合要求识别结果不能出错，可以有部分拒识（不认识）。...如手写文字识别，现在基于深度学习得到了很高的识别精度，但还是会有少量错误。对金额票据识别这样的应用是不允许出错的，如果能拒识一部分消除错误，拒识的部分可以交给人工处理。...深度神经网络经过大数据训练后，虽然识别正确率可能比人还高，但对于少部分容易错的地方除了不能够拒识，还会产生一些莫名其妙的错误。
下边举几个地名误识别的例子，需要指出的是，后边的机构名识别也以地名识别为基础，因此，如果地名识别不准确，也会导致机构名识别不准确。...3.HanLP收录了一些不常见的实体词，会造成错误率升高。 4.HanLP基于隐马的命名实体识召回率没有特别要求的话，不需要再去训练。...由于没有经过地名识别模块，所以不需要去地名的发射词表ns.txt中去找词语，只需要看核心词表CoreNatureDictionary.txt中去找 图1.jpg 显然，在核心词表中“曾随“被标记为一个地名...同时填加的实体名也有可能会造成分词错误。...这两天的一点小体会是，实体识别其实跟分词是密不可分的，两者都有共同的处理难点，比如词义消歧（边界的确定），词法分析其实才是真正的NLP的内容之一，而词法分析跟机器学习其实没有太大关系。
下边举几个地名误识别的例子，需要指出的是，后边的机构名识别也以地名识别为基础，因此，如果地名识别不准确，也会导致机构名识别不准确。...3.HanLP收录了一些不常见的实体词，会造成错误率升高。 4.HanLP基于隐马的命名实体识召回率没有特别要求的话，不需要再去训练。...由于没有经过地名识别模块，所以不需要去地名的发射词表ns.txt中去找词语，只需要看核心词表CoreNatureDictionary.txt中去找 图1.JPG 显然，在核心词表中“曾随“被标记为一个地名...同时填加的实体名也有可能会造成分词错误。...这两天的一点小体会是，实体识别其实跟分词是密不可分的，两者都有共同的处理难点，比如词义消歧（边界的确定），词法分析其实才是真正的NLP的内容之一，而词法分析跟机器学习其实没有太大关系。
接口的时候，发现一个奇怪的问题，就是我Eclipse中写代码调用外部API接口时返回HTTP状态码是415，但是我将相同的报文放在HttpRequester里面请求的时候却又可以拿到正常返回结果，而不是415错误...415 Unsupported Media Type 服务器无法处理请求附带的媒体格式 乍看之下，当时并没有看出来是什么意思，后来通过度娘搜索了下，觉得应该是跟发送HTTP报文的请求头中的Content-Type...但是为什么我在HttpRequester中没有自己设置头字段却可以正常拿到返回报文，为了解决这个疑问，我决定对HttpRequester发送出去的报文进行抓包分析，下面是抓包的结果。...这时候才发现原来根本原因在这呢，应该是HttpRequester在发送请求的时候帮我们自己去做了一些处理，如果发送的是json数据自动帮我们加上了Content-Type字段的声明，从而能够正常返回结果...个人觉得应该是我们尝试发送的数据是一定数据格式的，比如json，比如xml等等，这时候需要告诉处理方我们发送的是什么样的数据，如果没有告诉的话接收方可能就直接拒识了，这时候我们只要根据实际情况给数据接收方提供发送报文的数据格式应该就可以了
0 在还没有掌握全部证据之前就下结论会犯严重的错误，会使判断带有偏见。——《血字的研究》 “齐识，路老板又来邮件了。”白娜一脸无耐地说。 “一定没好事吧？”...但这次用户被踢出的问题，齐识前前后后处理过三次，都无法定位。...齐识以前在读写缓存的地方加了很详细的日志，并没看到任何错误发生。“缓存”作案的可能性也不大。 最后一个嫌犯是心跳请求。...齐识打开发心跳请求的JavaScript文件，就是一个简单的setInterval，没有什么特别的。是什么，让这个2分钟的轮询停止了呢？ 老夏呢？老夏呢？这老家伙跑哪去了？...齐识拨通了老夏的电话，没有人接。 “老夏，我有了重要的发现……”齐识把刚才的线索编辑成一条微信，发给了老夏。然后回到座位上接着分析。 用户前两次上传文件都没有问题，可是第三次就被踢出了。
动漫形象虽然相对具有标志性，但也不乏相似的动漫形象和场景，毕竟 B 站知名 up 主凉风「一眼识动漫」的技能不常有。 人工不可，那么将人脸识别用于动漫角色识别呢？...此外，研究者还对提出的数据集进行了基准分析，并验证了提出的方法在动漫人物人脸识别任务中的优越性。 ? 图 1：iCartoonFace 嵌入示意图。...数据集的构建与分析 半自动整合过程 为了减轻标签负担，研究者开发了一个半自动算法来收集 iCartoonFace 数据集并添加注释。...高质量 数据集经过手动标记之后，执行交叉检查方法，二次检查的错误率确保低于 5%。图 4(c) 显示图像的分辨率大于 100 × 100，其中 65% 的图像分辨率超过了 200 × 200。...将人脸识别的知识迁移至动漫脸识别是否有所增益？ 第一个经过训练的动漫脸模型的准确率是 91.0%，如下图所示，加入人脸识别的数据后，性能提升至 92.4%，并且对注释过程有所帮助。 ?
一、自定义条件查询 0x01 需求分析 在页面输入查询条件，查询符合条件的页面信息。...') let apiUrl = sysConfig.xcApiUrlPre //页面查询 export const page_list = (page,size,params) => { //将json...五、异常处理 0x01 异常处理的问题分析 从添加页面的service方法中找问题： /** * 添加页面数据 */ public CmsPageResult addCmsPage(CmsPage cmsPage...：11111，失败信息：操作失败”，无法区别具体的错误信息。...5、将错误代码及错误信息以 Json 格式响应给用户。 0x03 可预知异常处理 自定义异常类 在common工程定义异常类型。
新一代深度学习技术使我们能够更快、更廉价地分析视频内容。日本、美国和中国的许多公司正在研发类似功能的产品。...AI同时正在进驻家庭安全摄像头，亚马逊(Amazon)和Nest等公司提供了最基本的人工智能分析功能，比如识别宠物和人。 值得注意的是，客户可以购买这款功能先进的产品，即插即用，无太多延迟。...NTT East也承认这一点， AI Guardman的“常见错误”包括将那些优柔寡断的顾客(他们可能会拿起一件东西，放回去，然后再拿起来)和补货店员错误的当成商店扒手。...很难界定错误预判的严重程度，因为NTT East表示其并没有公布该技术任何准确性的研究，也无法分享任何包含误识率（即将无辜行为识别为可疑行为的频率)的统计信息 。...NTT East否认这项技术具有歧视性，因为它“不会主动识别预先标记的人”。 评估此类技术在很长一段时间内都将是困难的。
当然物体检测模型离不开检测数据库的支撑，这里我们对比三种标注物体 boundbox 位置和类别的方法，即人工检测标注，弱监督检测标注以及半监督学习检测标注。...我们在图 13 中对上述聚类算法在常见指标上进行了对比分析，考虑到商品 SKU 聚类的特性，我们更加关注聚类算法的抗噪声能力，对不同 SKU 特征分布的适应性以及处理速度，综合分析实践后，我们选择了 DBSCAN...原因如下图 21 所示：训练检测器的数据有限，而用户上传的图片可能千奇百怪，那么训练库未出现的子类很容易造成检测器分类错误，其次是类间混淆性也会带来分类错误。 那么该如何提升类目识别的精度呢？...但是实际上，我们无法直接利用该算法用于商品同款检索，原因在于我们的 query 是用户评论图，而检索图是商家图，他们存在很大的差异，造成互 k 近邻会失效，后续我们重点是如何优化特征度量空间，让模型的域差异减小...第 4 个缺点是较为致命的，我们无法快速跟进学术前言，因而我们后续决定开发 pytorch 检索平台。
几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”； 非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像； 并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别； 还符合视觉特性：“以貌识人...根据富士通方面的数据，虹膜识别的错误识别可能为 1/1500000，而苹果 TouchID 的错误识别可能为 1/50000，虹膜识别的准确率高达当前指纹方案的三十倍，而虹膜识别又属于非接触式的识别，识别非常方便高效...国内在虹膜识别领域代表厂商有中科虹霸、虹星科技、聚虹光电、武汉虹识、释码大华等等。...然而，目前静脉识别功能在市场的运用并不高，而它同样有着难以规避的缺点： （1）手背静脉仍可能随着年龄和生理的变化而发生变化，永久性尚未得到证实； （2）仍然存在无法成功注册登记的可能； （3）由于采集方式受自身特点的限制...这是任何生物特征识别所无法比拟的；不容易伪装。是让犯罪分子防不胜防的追捕手段，它不仅可以分析闭路电视捕捉到的嫌犯的行动情况，还能把它们同嫌犯走路的姿态进行比较。
制定策略要分析需要拒识的声音有什么样的规律，根据我们能用到的特征设计策略，这种方法在系统冷启动的阶段是比较适合的，因为我们拿不到太多的数据。...关于特征，首先是NLU部分，NLU是利用小爱大脑意图识别的能力，给出domain和意图的打分。...策略拒识还存在缺点，由于拒识策略的设计是基于一部分特征，而不是综合利用所有特征，也就无法学习特征的组合。 当不同特征的策略有冲突的时候，这种办法就很难处理了。 1.2语义拒识 ?...首先语义识别比较依赖于文本，如果ASR有错误的话，会产生比较大的干扰。比如一段无意义的人声如果被识别成有头部意图的query的话，很容易干扰拒识的工作。...模型效果的继续优化，主要是采用数据增强的方式，针对一些错误的case，寻找出一些类似的表达的query，挖掘出更多错误的样本。 ? 经过上面的优化，模型的效果已经达到了可用状态。
#readString进行处理,如果均匹配不上，会调用NumberConverter.deserializeNumber当成数字进行处理，整个过程包含了一些错误处理逻辑,确保在遇到非法 JSON 数据时能够正确地抛出异常...： 获取完对应的值后，如果此时的标记是逗号 ,,则继续读取下一个键值对,并将其存储到 res 中: 最后检查最后一个标记是否为右大括号},并返回前面填充的解析内容： 以上是DSL-JSON大致的解析过程...0x02 参数走私场景 在前面的分析过程中，DSL-JSON在调用deserializeMap处理时，会创建一个新的 LinkedHashMap 对象 res对JSON内容的解析结果进行存储： 这里的res...这里获取到的反序列化器的解析方式是有区别的。...那么是否说明当使用这种方式进行JSON解析时，无法识别Unicode编码的key呢？
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