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0基础带你精通Java对象序列化--以Hessian为例|得物技术

一、概述 在高级编程语言的世界中,开发者始终与**【object/struct】**这类高度抽象的数据结构打交道。然而在分布式架构下,任何服务进程都不是数据孤岛——跨进程数据交换是必然需求。 以Java为例,业务逻辑的输入输出都是**【object】。但在RPC场景中,这些对象必须经由网络传输。这里出现了一个根本性矛盾:网络介质(网线/光纤)对面向对象编程(OOP)一无所知,它们只会用光和电忠实地传输扁平化**的字节流(byte[])。 软件工程经典的分层理论驱使我们去添加一个转换层。 我们需要有个工具或者组件来协助进行**【object】和【byte[]】之间的双向转换**。这个过程包含两个对称的流程: 【object】->【byte[]】:业界一般称为序列化/serialize,但是那个单词念起来很拗口,本文我们都叫它【编码/encode】好了。 【byte[]】->【object】:业界一般称为反序列化/deserialize,但是那个单词念起来很拗口,本文我们都叫它【解码/decode】好了。 Hessian作为Java生态中久经考验的对象编解码器,相较于同类产品具...

AI智能问数项目成败的三大核心因素

某大型能源集团的业务员小张,凌晨1点接到老板电话:"立刻给我去年所有区域的销售对比数据,明早8点会议要用!" 传统方式下,小张需要联系IT部门写SQL、跑数据、做报表,通宵加班是免不了的。但现在,他只需在聊天框输入:"请汇总去年各区域销售额,按季度对比,并标注增长最快的三个产品类别" 3秒后,AI生成了准确的数据表格和可视化图表,还附带了关键洞察分析。 这种"AI智能问数"场景正在各行各业上演,但并非所有企业都能成功实施。**根据2025年行业数据,约65%的AI问数项目未能达到预期效果。**为什么有些企业能借此提升效率5倍,而有些却投入百万打水漂?这篇文章我们就从AI智能问数项目成功的三大要素来展开分析。 一、AI智能问数:企业数据分析的第四次革命 企业数据分析经历了三个明显的发展阶段,正在开启第四个阶段。 第一阶段:手工统计时代(2000年前)通过SQL、Excel等工具手动统计数据。数据简单粗暴,流程和规范相对较差,需要大量人力来梳理和清理数据,指标也相对单一。 第二阶段:固定报表时代(2000-2015年)由软件开发人员通过传统报表工具开发固定统计报表。虽然一定程度上解决了数据...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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