“PretrainedConfig”：预训练模型的配置基类 提供模型配置的通用属性和两个主要方法，用于序列化和反序列化配置文件。 PretrainedConfig.from_pretrained(dir) # 从目录中加载序列化对象（本地或者是url），配置文件为dir/config.json PretrainedConfig

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使用Visual Studio 新增json序列化和反序列化接口，并提供HC.Serverless.Function.Common.JsonSerializer.dll 。 提供的接口如下： T Deserialize<T>(Stream ins)：反序列化至传递到Function处理程序的对象中。

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为什么不默认使用Kryo序列化？ Spark默认使用的是Java的序列化机制，也就是ObjectOutputStream/ObjectInputStream API来进行序列化和反序列化。但是Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介

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Core CLI C#新增json序列化和反序列化接口，并提供HC.Serverless.Function.Common.JsonSerializer.dll 。 提供的接口如下： T Deserialize<T>(Stream ins)：反序列化至传递到Function处理程序的对象中。

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Spring框架远程代码执行高危漏洞 Apache Dubbo反序列化漏洞 开源组件Fastjson拒绝服务漏洞 开源组件Fastjson远程代码执行漏洞 Oracle WebLogic wls9-async反序列化远程命令执行漏洞（CNVD-C-2019-48814）

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逻辑处理后，将评测结果写成评测pb。 其中仿真pb是通过八爪鱼提供的sim_osi.proto进行序列化和反序列化，评测pb是通过八爪鱼提供的eva.proto进行序列化和反序列化的。 延时评测算法的实现有如下几个步骤： 在代码内通过SIM_OSI_PATH环境变量获取仿真pb路

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Sources源码中加断点。 这种打断点非常方便，但有时候没那么容易找到源码。 Dom修改时加断点。 图3 Dom断点 Ajax请求断点。 图4 Ajax断点 异常时断点。 图5 异常断点 调试代码 调试代码最好保持本地环境和线上环境一致，这样基本保证修改缺陷不会被测试验证不通

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请检查事件通道、事件源、事件订阅等是否创建成功并且正确配置。 事件体的格式不正确。 请检查事件是否符合CloudEvents协议标准格式，特别注意使用序列化框架序列化后属性的大小写有没有改变。

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tutil库。 避免嵌套结构。 Key尽量不要使用String。 开发Spark应用程序时，建议序列化RDD。 RDD做cache时默认是不序列化数据的，可以通过设置存储级别来序列化RDD减小内存。例如： testRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER)

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txt', 'result.txt') # 读取并反序列化JSON数据 json_data = read_and_deserialize_json('result.txt') # 将JSON数据反序列化为结构体列表 data_struct_list =

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tutil库。 避免嵌套结构。 Key尽量不要使用String。 开发Spark应用程序时，建议序列化RDD。 RDD做cache时默认是不序列化数据的，可以通过设置存储级别来序列化RDD减小内存。例如： testRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER)

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签名 // 3.请求newThirdPartyClient.js var request = $.ajax({ url: serviceUrl, method: "POST",

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Oracle WebLogic wls9-async反序列化远程命令执行漏洞（CNVD-C-2019-48814） 2019年04月17日，华为云应急响应中心检测到国家信息安全漏洞共享平台（China National Vulnerability Database，CNVD）发布的Oracle

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本。 为了简化配置，此处没有把脚本封装为公共接口，实际使用时业务应该使用公共接口进行封装，以便实现更细粒度的权限控制。 以jQuery的ajax方法为例，代码示例如下： var url = "/u-route/baas/script/v1.0/run/cube__download";

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spark.sql.collect.Hive 该参数在spark.sql.uselocalFileCollect开启的情况下生效。直接序列化的方式，还是间接序列化的方式保存结果数据到磁盘。 优点：针对分区数特别多的表查询结果汇聚性能优于直接使用结果数据保证在磁盘的方式。 缺点：和spark

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tutil库。 避免嵌套结构。 Key尽量不要使用String。 开发Spark应用程序时，建议序列化RDD。 RDD做cache时默认是不序列化数据的，可以通过设置存储级别来序列化RDD减小内存。例如： testRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER)

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spark.sql.collect.Hive 该参数在spark.sql.uselocalFileCollect开启的情况下生效。直接序列化的方式，还是间接序列化的方式保存结果数据到磁盘。 优点：针对分区数特别多的表查询结果汇聚性能优于直接使用结果数据保证在磁盘的方式。 缺点：和spark

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Oracle WebLogic wls9-async反序列化远程命令执行漏洞（CNVD-C-2019-48814） 2019年04月17日，华为云应急响应中心检测到国家信息安全漏洞共享平台（China National Vulnerability Database，CNVD）发布的Oracle

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[10，300] is_cname 是否通过自定义域名访问OBS服务。默认为false。 N/A useRawXhr 是否使用原生XHR发送Ajax请求。默认为false。 N/A 建议值为N/A的表示需要根据实际情况进行设置。 如网络状况不佳或者上传文件较大，建议增大timeout的值。

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serializers.KafkaAvroSerializer 序列化的记录，以及可以写入成能被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer 反序列化的记录。 当以这种格式读取（反序列化）记录时，将根据记录中编码的 schema 版本

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无单点瓶颈：HSFabric可进行水平扩展，多通道并行传输，速率最大化，跨地域延迟不再成为瓶颈。 更好地计算资源利用：将数据压缩，序列化的任务下推到Worker并行计算。 高效序列化：优化数据序列化格式，同等数据量级下，更低的数据传输量。 流式传输：基于HTTP 2.0 stream，保证HTTP协议通用性的同时，减少大量数据传输中RPC

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