java json.diff

时间: 2023-10-23 08:06:50 浏览: 116
Java和JSON都是非常常用的技术,它们之间的关系是Java可以使用JSON来表示和传递数据。Java中有很多JSON库可以使用,比如Gson和Jackson等。这些库可以将Java对象转换为JSON格式,也可以将JSON格式的数据解析为Java对象。在使用JSON时,需要注意JSON中的数据类型和Java中的数据类型不完全相同,需要进行相应的转换。此外,在处理JSON时还需要注意数据的格式和安全性。
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json对比工具 忽略顺序

JSON对比工具是一种用于比较两个JSON对象之间的差异的工具。它可以帮助我们找出两个JSON对象之间的差异,包括新增、删除、修改的字段。在比较JSON对象时,有时候我们需要忽略字段的顺序,只关注字段的内容是否相同。 以下是一些常见的JSON对比工具,它们支持忽略字段顺序的功能: 1. JSON Diff:这是一个在线工具,可以比较两个JSON对象之间的差异,并且支持忽略字段顺序。它可以直观地展示出差异,并提供了可视化的界面来帮助用户理解差异。 2. JSONCompare:这是一个Java库,可以用于比较两个JSON对象之间的差异。它提供了多种比较模式,其中包括忽略字段顺序的模式。用户可以根据自己的需求选择合适的模式进行比较。 3. JSONDiffPatch:这是一个JavaScript库,可以用于比较和合并JSON对象。它支持忽略字段顺序,并且提供了多种比较和合并策略,可以根据用户的需求进行配置。

写一个支持多层级JSON字段差异比对,同事可以排除指定字段的java程序

以下是一个支持多层级JSON字段差异比对,同时可以排除指定字段的Java程序示例: ```java import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.fasterxml.jackson.databind.node.*; import com.fasterxml.jackson.databind.node.ObjectNode; import java.util.*; public class JsonDiff { public static Set<String> ignoreSet = new HashSet<>(); //要忽略的字段 /** * 比较两个JSON字符串的差异 * @param json1 JSON字符串1 * @param json2 JSON字符串2 * @return 返回差异结果的JSON字符串 * @throws Exception */ public static String diff(String json1, String json2) throws Exception { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); JsonNode node1 = mapper.readTree(json1); JsonNode node2 = mapper.readTree(json2); return diff(node1, node2).toString(); } /** * 比较两个JsonNode的差异 * @param node1 JsonNode1 * @param node2 JsonNode2 * @return 返回差异结果的JsonNode */ public static JsonNode diff(JsonNode node1, JsonNode node2) { if (!node1.getNodeType().equals(node2.getNodeType())) { return node2; } if (node1.isValueNode()) { //值节点 if (node1.equals(node2)) { return null; } else { return node2; } } if (node1.isArray()) { //数组 ArrayNode arrayNode1 = (ArrayNode) node1; ArrayNode arrayNode2 = (ArrayNode) node2; if (arrayNode1.size() != arrayNode2.size()) { return arrayNode2; } JsonNode diff = null; for (int i = 0; i < arrayNode1.size(); i++) { JsonNode temp = diff(arrayNode1.get(i), arrayNode2.get(i)); if (temp != null && !temp.isNull()) { if (diff == null) { diff = arrayNode2.arrayNode(); } ((ArrayNode) diff).add(temp); } } return diff; } ObjectNode objectNode1 = (ObjectNode) node1; ObjectNode objectNode2 = (ObjectNode) node2; // 比较差异 ObjectNode diff = objectNode2.objectNode(); Iterator<String> fieldNames = objectNode1.fieldNames(); while (fieldNames.hasNext()) { String fieldName = fieldNames.next(); if (ignoreSet.contains(fieldName)) { continue; } if (objectNode2.has(fieldName)) { JsonNode diffNode = diff(objectNode1.get(fieldName), objectNode2.get(fieldName)); if (diffNode != null && !diffNode.isNull()) { diff.set(fieldName, diffNode); } } else { diff.set(fieldName, objectNode1.get(fieldName)); } } // 添加新增字段 fieldNames = objectNode2.fieldNames(); while (fieldNames.hasNext()) { String fieldName = fieldNames.next(); if (ignoreSet.contains(fieldName)) { continue; } if (!objectNode1.has(fieldName)) { diff.set(fieldName, objectNode2.get(fieldName)); } } if (diff.size() == 0) { return null; } return diff; } public static void main(String[] args) throws Exception { String json1 = "{\"name\":\"tom\",\"age\":10,\"address\":{\"city\":\"beijing\",\"district\":\"haidian\"},\"hobbies\":[\"reading\",\"swimming\"]}"; String json2 = "{\"name\":\"jerry\",\"age\":11,\"address\":{\"city\":\"beijing\",\"district\":\"chaoyang\"},\"hobbies\":[\"reading\",\"playing football\"]}"; ignoreSet.add("name"); //排除name字段的比较 String diff = JsonDiff.diff(json1, json2); System.out.println("差异结果:" + diff); } } ``` 该程序使用了Jackson库来解析和比较JSON字符串和JsonNode,支持比较值节点、数组和对象节点的差异,并可以排除指定的字段进行比较。最终返回的是差异结果的JsonNode。在此基础上,可以将JsonNode转成字符串输出。

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1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R

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