小编pre*_*ret的帖子

我有一个模型类方法,它返回一个包含所有注册用户详细信息的对象列表.我想获取all()方法重新生成的列表,并将数据转换为JSON对象,并将其作为字符串传递给视图.如何将此数组列表转换为JSON对象？

我无法通过以下方式执行此操作:

ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
JSONObject json = new JSONObject();
JsonNodeFactory jsonnode = JsonNodeFactory.instance;
ObjectNode result = new ObjectNode(jsonnode);
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
    json.put(list.get(i).fname, list.get(i));
    System.out.println(json.get("fname"));
}

@Entity
class Mydata extends Model {

    @Id
    public Long Id;
    public String fname;
    public String lname;
    public String city;
    public String state;
    /****************** READ/select OPERATION *****************/
    public static Finder < Long, Mydata > finder = new Finder(Long.class, Mydata.class);

    public static List < Mydata > all() …

我正在尝试与一些具有基本身份验证的SOAP Web服务进行交互,并且我有url,用户名和密码.现在我想在我的java代码中使用这个Web服务,所以我需要为它创建一个jar文件.

我已经看到了以下网址但不确定我是否正确地遵循了它. http://axis.apache.org/axis2/java/core/docs/userguide-creatingclients.html#choosingclient http://javasourcecodeetc.blogspot.com/2011/07/convert-wsdl-to-java-for-calling -soap.html

我从http://axis.apache.org/axis2/java/core/download.cgi(仅二进制分发版)下载了轴2-1.6.2

我有给出的客户端存根...我看到有人说要将它与build.xml一起使用,但我无法在任何地方找到build.xml ....请告诉我我需要安装什么来设置apache轴和蚂蚁？蚂蚁在这做什么？

我正在研究一个大数据分析项目,我现在陷入困境,我正在尝试上传包含数据的CSV文件,并希望使用WEKA java API来执行分析.我希望标记文本,删除停止词,识别pos和过滤名词我不知道为什么我看到这个错误.解释和解决方案将是伟大的!但我看到以下错误

Error: 

   Exception in thread "main" java.io.IOException: wrong number of values. Read 21, expected 20, read Token[EOL], line 3
     at weka.core.converters.ConverterUtils.errms(ConverterUtils.java:912)
     at weka.core.converters.CSVLoader.getInstance(CSVLoader.java:819)
     at weka.core.converters.CSVLoader.getDataSet(CSVLoader.java:642)

代码:

CSVLoader loader = new CSVLoader();
loader.setSource(new File("C:\\fakepath\\CSVfilesample.csv"));
Instances data = loader.getDataSet();

// save ARFF
ArffSaver saver = new ArffSaver();
saver.setInstances(data);
saver.setFile(new File("C:\\fakepath\\CSVfilesample.arff"));
saver.setDestination(new File("C:\\fakepath\\CSVfilesample.arff"));
saver.writeBatch();

BufferedReader br=null;
br=new BufferedReader(new FileReader("C:\\fakepath\\CSVfilesample.arff"));
Instances train=new Instances(br);
train.setClassIndex(train.numAttributes()-1);
br.close();
NaiveBayes nb=new NaiveBayes();
nb.buildClassifier(train);
Evaluation eval=new Evaluation(train);
eval.crossValidateModel(nb, train, 10, new Random(1));
System.out.println(eval.toSummaryString("\nResults\n=====\n",true));
System.out.println(eval.fMeasure(1)+" "+eval.precision(1)+" "+eval.recall(1));