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JSON Viewer

Explore JSON as an interactive tree: expand and collapse nodes, search, and copy the path to any value.

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  • Instant results
  • Free, no sign-up
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How to use the JSON Viewer

  1. Paste JSON or load a file.
  2. Expand or collapse nodes and search for keys or values.
  3. Click a key to copy its path, such as data.items[0].name.

Frequently asked questions

How large a JSON file can I open?

Several megabytes work smoothly. Very large files depend on your device memory, since everything runs in the browser.

Is my JSON uploaded?

No. Parsing and display happen entirely in your browser.

What path format is copied?

JavaScript-style paths, for example data.users[2].email, which also work in most JSONPath tools with a leading $.

JSON ValidatorValidate JSON and see the exact line and column of any error. Format or minify valid JSON and get stats such as depth and key count. JSON DiffCompare two JSON documents by structure, not text. See added, removed and changed values with their paths, ignoring key order and formatting. JSON to CSV ConverterConvert JSON arrays to CSV with nested objects flattened into columns. Choose the delimiter, preview the table and download a CSV that opens in Excel.

Practica Python con desafíos de código

Resuelve problemas prácticos en este editor: ejecuta las pruebas de ejemplo, envía tu solución y recibe una revisión de código por IA.

Todos los desafíos de Python
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Average of Three

Average three whole numbers.

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Rectangle Perimeter

Compute the perimeter of a rectangle from its sides.

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Una generación de un algoritmo genético

Cría la siguiente generación de cadenas de bits con selección por torneo, cruce de un punto y mutación.

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Bandido multibrazo epsilon-greedy

Equilibra exploración y explotación en un bandido multibrazo con selección de acciones epsilon-greedy.

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Distribución de estados de una cadena de Markov

Propaga una distribución de probabilidad a través de la matriz de transición de una cadena de Markov durante varios pasos.

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Iteración de valores

Calcula cuánto vale cada estado de un proceso de decisión de Markov aplicando repetidamente la actualización de optimalidad de Bellman.

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Actualizaciones de Q-learning

Aplica la actualización de Q-learning a un flujo de experiencias y observa cómo las recompensas fluyen hacia estados anteriores.

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Poda alfa-beta

Evalúa un árbol de juego con minimax y poda alfa-beta, y cuenta cuántas hojas examina realmente la búsqueda.

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Tres en raya con minimax

Elige la jugada perfecta en el tres en raya explorando todo el árbol de juego con minimax.

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Búsqueda A* en una cuadrícula ponderada

Encuentra el camino más barato a través de una cuadrícula de costes de terreno con A*, el algoritmo de búsqueda detrás de la navegación en juegos y robots.

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Muestreo con temperatura y top-k

Elige el siguiente token como un modelo de lenguaje: conserva los k logits más altos, aplica la temperatura y muestrea.

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Autoatención multicabeza

Proyecta la entrada en consultas, claves y valores, ejecuta la atención en varias cabezas en paralelo y combínalas.

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