Springboot自定义异常处理-低调大师

Springboot自定义异常处理

2018-10-02 744

1.自定义异常类

import lombok.Data;

@Data
public class UserException extends RuntimeException {
    private Long id;

    public UserException(Long id) {
        super("user not exist");
        this.id = id;
    }

    public UserException(String message, Long id) {
        super(message);
        this.id = id;
    }
}

自定义异常类

2.编写异常处理handler

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@ControllerAdvice
public class ControllerExceptionHandler {
    @ExceptionHandler(UserException.class)
    @ResponseBody
    @ResponseStatus(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
    public Map<String,Object> handlerUserNotExistException(UserException ex){
        Map<String,Object> result=new HashMap<>();
        result.put("id",ex.getId());
        result.put("message",ex.getMessage());
        return result;
    }
}

异常处理handler

3.使用过程

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梯度下降法不是一种机器学习方法，而是一种基于搜索的最优化方法，它的作用的最小化一个损失函数。相应地，梯度上升可以用于最大化一个效用函数。本文主要讲解梯度下降。假设损失函数为凸函数 1.批量梯度下降以线性回归为例子，梯度下降法就是不断更新Θ，每次更新的大小就是一个常数乘上梯度。其中这个常数η称为学习率（Learning Rate）。 η 为 Learning Rate 多元线性回归中的梯度下降求梯度二元时可以把变化趋势图绘制出来。每一个箭头代表一次迭代。圆圈为等高线，中间的损失比较小将梯度的每一项写成向量形式写成向量形式为了美观进行变换同样的，为了加快训练速度，可以将计算过程向量化 X0 恒等于 1 根据之前编写的LinearRegression类，可以用python封装成这种形式 """ Created by 杨帮杰 on 9/29/18 Right to use this code in any way you want without warranty, support or any guarantee of it working E-mail: yangbang...

2018-10-03

584

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2018-10-04

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