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场景三：通过URL地址集成（增加页面JS调用） 概述 开发步骤 开发前准备 集成开发 测试和验证 附录-流程说明

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新增预留实例功能。 2020-05-30 新增支持Go 1.x Runtime。 2020-04-30 新增支持Node.js 10.16 Runtime。 新增支持Node.js 12.13 Runtime。 2020-03-30 删除工作流相关介绍。 新增支持C#(.NET Core 3

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Kafka集群运行，所使用的Kerberos用户名（需配置为kafka）。 key.serializer 消息Key值序列化类 指定消息Key值序列化方式。 value.serializer 消息序列化类 指定所发送消息的序列化方式。 表2 Producer重要接口函数 返回值类型 接口函数 描述 java.util

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Kafka集群运行，所使用的Kerberos用户名（需配置为kafka）。 key.serializer 消息Key值序列化类 指定消息Key值序列化方式。 value.serializer 消息序列化类 指定所发送消息的序列化方式。 表2 Producer重要接口函数 返回值类型 接口函数 描述 java.util

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Kafka集群运行，所使用的Kerberos用户名（需配置为kafka）。 key.serializer 消息Key值序列化类 指定消息Key值序列化方式。 value.serializer 消息序列化类 指定所发送消息的序列化方式。 表2 Producer重要接口函数 返回值类型 接口函数 描述 java.util

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Kafka集群运行，所使用的Kerberos用户名（需配置为kafka）。 key.serializer 消息Key值序列化类 指定消息Key值序列化方式。 value.serializer 消息序列化类 指定所发送消息的序列化方式。 表2 Producer重要接口函数 返回值类型 接口函数 描述 java.util

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数据类型序列化和反序列化（C++语言）

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开发事件函数 C#函数开发 函数支持json序列化和反序列化 父主题： C#

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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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“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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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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通过js将图片转成base64编码 下方示例代码通过js将图片转换成base64编码。功能如下： 在页面加载完成后，给id为imgUpload的文件输入框添加了一个onchange事件监听器，当用户选择了一张图片后，就调用getBase64函数。 getBase64函数接收一个文

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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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make make install 安装完成后，可执行node -v查看Node.js的版本号，确认Node.js已安装成功。 安装js包管理工具npm。 yum install npm 安装Node.js redis客户端ioredis。 npm install ioredis 编辑连接Redis实例的示例脚本。

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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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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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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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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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