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后端的Long型参数,让阿粉踩了个大坑

每天早上七点三十,准时推送干货 最近几天一直在改造工程,采用雪花算法生成主键ID,突然踩到一个天坑,前端 JavaScript 在取 Long 型参数时,参数值有点不太对! 一、问题描述 最近在改造内部管理系统的时候, 发现了一个巨坑,就是前端 JS 在获取后端 Long 型参数时,出现精度丢失! 起初,用 postman 模拟接口请求,都很正常,但是用浏览器请求的时候,就出现问题了! 问题复现 @RequestMapping("/queryUser")public List<User> queryUser(){ List<User> resultList = new ArrayList<>(); User user = new User(); //赋予一个long型用户ID user.setId(123456789012345678L); resultList.add(user); return resultList;} 打开浏览器,请求接口,结果如下! 用 postman 模拟接口请求,结果如下! 刚开始的时候,还真没发现这个坑,结果当进行测试的...

机器学习基础:令你事半功倍的pipeline处理机制

↑↑↑点击上方蓝字,回复资料,10个G的惊喜 why Pipeline? 你有没有遇到过这种情况:在机器学习项目中,对训练集的各种数据预处理操作,比如:特征提取、标准化、主成分分析等,在测试集上要重复使用这些参数。 为了避免重复操作,这里就要用到机器学习中的pipeline机制 按照sklearn官网的解释 pipeline 有以下妙用: 1、便捷性和封装性:直接调用fit和predict方法来对pipeline中的所有算法模型进行训练和预测。 2、联合的参数选择:你可以一次grid search管道中所有评估器的参数。 3、安全性:训练转换器和预测器使用的是相同样本,管道有助于防止来自测试数据的统计数据泄露到交叉验证的训练模型中。 是不是有点云里雾里?下面我们开始这一期的刨根问题~~ Pipeline的原理 pipeline可以将许多算法模型串联起来,形成一个典型的机器学习问题工作流。 Pipeline处理机制就像是把所有模型塞到一个管子里,然后依次对数据进行处理,得到最终的分类结果, 例如模型1可以是一个数据标准化处理,模型2可以是特征选择模型或者特征提取模型,模型3可以是一个分类...

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