多个if

Spring Boot 实现主表+明细表 Excel 导出（EasyPOI 实战）

本文基于SpringBoot+MyBatis-Plus+EasyPOI实现多个业务模块）的主表带明细表导出Excel功能，涵盖多条件筛选、主表明细组装、批量导出，附详细示例与优化建议。

全干engineer·2025-07-04 03:54

LLM归因的几种评估方式

为提高可靠性，针对一个(问题,答案，归因文本)，可能需要多个标注员同时进行标注，只有大部分人认为正确归因，该(问题，答案，归

liliangcsdn·2025-07-04 03:23

LLM归因的限制和挑战

LLM归因虽然能提升任务性能和模型的可解释性，但面临多个方面的限制。

·2025-07-04 03:53

构建企业级提示词管理平台

1.背景介绍1.1问题背景在现代企业中，提示词作为一种重要的信息传递工具，广泛应用于客户服务、市场营销和内部沟通等多个领域。然而，随着数据量的爆炸式增长和业务场景的

·2025-07-04 03:51

滴滴Android开发面试题及参考答案

实现方式：一个类只能继承一个抽象类，通过extends关键字；而一个类可以实现多个接口，使用implements关

大模型大数据攻城狮·2025-07-04 03:50

使用 Docker Swarm 部署高可用集群指南

DockerSwarm是Docker原生的集群管理工具，可以轻松地将多个Docker主机组成一个集群，实现服务的高可用性和负载均衡。

思静鱼·2025-07-04 03:19

学习java基础：java开发常用技术

一个进程包含多个线程。线程是进程的一个实体，是CPU调度和分配的基本单元。2.JSP四大域对象和九大内置对象四大域对象：PageCon

molihuaya·2025-07-04 02:18

人脸识别接口&sdk，两张人脸相似度比对

人工智能时代，人脸识别技术正在被广泛应用于金融支付、安防监控、身份验证等多个领域，基于深度学习算法于海量样本训练，人脸识别接口以高精度、低延迟的特性出现在大众视野，成为开发者和企业用户集成人脸识别功能的首要选择之一

·2025-07-04 02:15

【设计模式08】桥接器

前言适用于同业务域下多个维度，每个维度多个方法的情况。比如点咖啡业务域，咖啡有容量和风味两个维度，容量分为大中小，风味有拿铁，卡布奇诺。普通写法会写大杯拿铁，大杯卡布奇诺，。。。

鼠鼠我呀2·2025-07-04 01:42

【RabbitMQ】消息丢失问题排查与解决

RabbitMQ消息丢失是一个常见的问题，可能发生在消息的生产、传输、消费或Broker端等多个环节。

·2025-07-04 01:11

发布/订阅模式：解耦系统的强大设计模式

发布/订阅模式（Publish/SubscribePattern，简称Pub/Sub）是一种消息传递模式，它允许发送者（发布者）将消息发送给多个接收者（订阅者），而无需知道这些接收者的具体信息。

布兰妮甜·2025-07-04 01:40

分区表设计：历史数据归档与查询加速

以下从核心原理、归档设计与查询优化三个维度系统阐述分区表技术，结合主流数据库实践提供可落地方案：‌一、分区表核心原理与价值‌‌物理存储与逻辑分离‌‌分区策略‌：通过分区键（如时间戳、ID范围）将单表数据划分为多个物理子表

·2025-07-04 01:09

go channel用法

你可以把它理解成：多个goroutine之间的**“传话筒”**，谁往通道里塞东西，另一个goroutine就能接收到。

三金C_C·2025-07-04 01:07

揭开 MCP 的神秘面纱：标准化 AI 上下文管理的未来(上)

架构MCP协议遵循客户端-主机-服务器架构，其中一个主机应用运行多个客户端实例，每个客户端实例维护了和服务器建立的独立的连接。Host：希望通过MCP访问数据的程序，比如一个聊天应用程序。

愤怒的可乐·2025-07-04 01:37

Redis主从复制详解

一、Redis主从复制原理（Replication）主从复制是指一个Redis主节点（Master）将数据同步到一个或多个从节点（Slave/Replica），从节点一般以只读方

卜锦元·2025-07-04 00:35

Boost.Asio 的 TCP 通信教程

后续如果需要扩展功能，例如并发处理多个客户端连接或使用异步通信等，可以在此基础上进行修改。二、准备工作确保系统中已安装Boost库。确保编译器（如g++）能

FHKHH·2025-07-04 00:04

Flask实现MTV分层

run.pyfromflaskdemoimportappapp.run(host="127.0.0.1",port=80)2.配置文件config.pyDEBUG=False3.模型文件modes.py我的模型文件没有写，你也设置多个

不会吃萝卜的兔子·2025-07-03 23:28

什么是YashanDB？深入解析企业级数据库解决方案

在现代企业数据管理中，数据库技术面临着多个挑战，包括性能瓶颈、数据一致性以及高可用性等问题。随着数据量的激增和应用需求的多样化，传统数据库架构逐渐显示出其局限性。

·2025-07-03 23:44

YashanDB的事务处理特性

尤其在高并发环境下，如何有效管理多个事务对数据的访问和修改，是许多数据库系统面临的挑战。在此背景下，YashanDB作为一款具备高性能、高可用性特性的数据库，提供了先进的事务处理特性来应对这一挑战。

·2025-07-03 23:44

企业在选择YashanDB数据库时应关注哪些关键指标？

然而，在做出选择之前，企业需关注多个关键指标，以确保其选择能够满足未来的业务需求并提供最佳的投资回报。以下将详细探讨企业在选择YashanDB数据库时应关注的核心指标。

·2025-07-03 23:43

Apipost 与 Apifox 深度对比：2025全方位解析助力 API 开发的利器

本文将从多个维度对这两款工具进行深入剖析，以帮助研发、测试人员更好地选择适合自身项目需求的工具，同时凸显Apipost在各方面的优势。

·2025-07-03 23:40

synchronized的介绍与使用

synchronized底层实现原理synchronized关键特性synchronized注意事项synchronized经典使用样例懒加载单例模式的双重检查锁生产者-消费者模型synchronized的介绍在多个线程执行任务时候

骑牛小道士·2025-07-03 23:54

前端领域的前端可视化设计案例解析

前端可视化设计案例解析：从技术实现到用户体验的全链路剖析关键词：前端可视化、数据可视化、设计案例、D3.js、ECharts、可视化框架、用户体验摘要：本文通过深度解析多个典型前端可视化案例，系统阐述数据可视化的核心技术原理

前端视界·2025-07-03 22:48

python3多个图片合成一个pdf文件，生产使用验证过

简单的示例代码，展示如何将多个图片合成为一个PDF文件。

少陽君·2025-07-03 20:39

熟练掌握RabbitMQ和Kafka的使用及相关应用场景。异步通知与解耦，流量削峰，配合本地消息表实现事务的最终一致性并解决消息可靠、顺序消费和错误重试等问题

.#.nyse，#匹配多个字符，*匹配一个字符。ConfirmCallback到达exchange的回调。ReturnCallback到达queue失败的回调。

老三牛擦·2025-07-03 20:38

python 优化IO和并发提高性能

提高并发量让多个任务“同时”进行（并发/并行），充分利用CPU和IO资源。例如：多线程/多进程/协程/异步IO等。减少单个

贵哥的编程之路(热爱分享为后来者)·2025-07-03 20:07

Linux SSD 4k对齐

1.物理结构与读写机制擦除机制：SSD写入前需先擦除整个块（Block）（由多个页组成，如128页=512K

frank0060071·2025-07-03 20:36

【架构基础】什么是系统架构？

系统架构不仅关注技术实现，还涉及业务、组织、流程等多个维度，是连接业务需求与技术实现的桥梁。核心要素：业务组件：支持业务流程的模块或服务（如用户管理、订单处理）。技术组件：实

·2025-07-03 20:35

HashMap和HashSet的区别

HashMap允许有一个键为空，多个值为空，HashSet允许有一个空值。HashMap中使用pu

weixin_44612246·2025-07-03 20:34

50.第二阶段x64游戏实战-代码实现特征码定位

封包-代码实现自动登录现在找了很多基址了，但是游戏一更新，代码就会有变化，然后之前找的基址就没法用了，有得重新找，这是一个体力活，为了避免重新找就可以使用特征码进行定位，特征码定位也不是绝对的，可能需要多个版本才能让它不出错

计算机王·2025-07-03 19:03

数据仓库之星型模型

它以其简单直观的结构得名，中心是一个事实表（FactTable），周围是多个维度表（DimensionTables），整体结构看起来像一颗星。

james二次元·2025-07-03 19:59

Linux编程——Makefile 使用

make是一个命令工具，最主要也是最基本的功能就是根据makefile文件中描述的源程序至今的相互关系来完成自动编译、维护多个源文

·2025-07-03 18:20

linux系统编程——Makefile、GDB调试

规则一个makefile文件中可以有一个或者多个规则目标...:依赖...命令（shell命令）...目标：最终要生成的

舒克起飞了·2025-07-03 18:18

借助 KubeMQ 简化多 LLM 集成

将多个大语言模型（LLM），如OpenAI和Anthropic的Claude集成到应用程序中是一项具有挑战性的任务。处理不同API和通信协议的复杂性，以及确保请求高效路由，都会带来诸多难题。

强哥之神·2025-07-03 18:18

西南交通大学【机器学习实验1】

实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果，编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标，对模型进行对比分析。

·2025-07-03 18:48

从数据抓取到智能分类：用 LangChain + 爬虫构建自动化工作流的实战笔记

本文作者就面临这样的困境：每两周需花费数小时访问多个大学网站，提取活动信息，手动将其整理成繁琐的HTML表格，并确保在Outlook中格式正确无误。这一过程不仅涉及大量枯燥的重复劳动

大模型之路·2025-07-03 17:45

军事，本身就是智能

军事行动本质上是一种复杂的决策过程，涉及到战略、战术、资源配置、情报分析等多个方面。每一个决策都需要充分的智慧和智能的支持，考虑的因素包括敌我态势、地理环境、气候、技术优势等。

人机与认知实验室·2025-07-03 16:08

嵌入式SoC多线程架构迁移多进程架构开发技巧

在单进程多线程架构中，多个线程共享相同的内存空间、文件描述符和全局变量，适合处理轻量级任务并发。然而，这种架构的缺点在于：共享资源管理复杂：线程之间共享内存，容易引发

不脱发的程序猿·2025-07-03 16:37

微服务之间的调用方式总结

微服务架构是一种将一个单一应用程序划分为多个小型、独立服务的设计模式，每个服务运行在自己的进程中，并通过轻量级通信机制（通常是HTTP或消息队列）进行交互。

lanbing·2025-07-03 16:05

Python编程：实现文件比对

Python提供了多个用于文件比对的库，适用于不同的比较场景。

倔强老吕·2025-07-03 16:33

碳酸铈：稀土家族中的“小能手”

而其化合物——碳酸铈，更是凭借其独特的物理化学性质，在多个工业领域中扮演着重要角色。一、基本性质与制备方法碳酸铈是一种白色粉末状固体，难溶于水，但可溶于酸。

·2025-07-03 16:32

（C++）学生管理系统（测试版）（map数组的应用）（string应用）（引用）（C++教学）（C++项目）

字符串库，提供string类及字符串操作#include//输入输出格式化库，提供setw等格式化控制usingnamespacestd;//使用标准命名空间，避免写std::前缀//定义学生结构体：包含多个相关数据的复合类型

双叶836·2025-07-03 16:00

C++网络编程Socket网络编程基础入门

在你的FileHub项目中，Socket被封装在多个层次中：//从net/Socket.h可以看到Socket的封装classSocket:noncop

weixin_47868976·2025-07-03 15:59

AWS多账号管理终极指南：从安装配置到高效使用

在云计算时代，企业使用多个AWS账号已成为最佳实践。

ivwdcwso·2025-07-03 15:58

机器学习：集成算法的装袋法（Bagging）：随机森林（Random Forest）

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型的性能和稳定性。它由LeoBreiman于2001年提出，广泛应用于分类和回归任务。

rubyw·2025-07-03 15:58

计算机网络基础知识+学习路线

计算机网络是一种将多个计算机设备通过通信线路连接在一起，使其能够相互传输数据和共享资源的技术和设施。1.基础知识学习计算机网络需要了解计算机硬件、操作系统、编程语言等基础知识。

早起的小懒虫·2025-07-03 15:28

python 内置函数大全及完整使用示例

Python内置函数是预先定义好的高效工具，涵盖数学运算、类型转换、序列操作等多个领域。

慧一居士·2025-07-03 15:56

机器学习：集成学习方法之随机森林(Random Forest)

一、集成学习与随机森林概述1.1什么是集成学习集成学习(EnsembleLearning)是机器学习中一种强大的范式，它通过构建并结合多个基学习器(baselearner)来完成学习任务。

慕婉0307·2025-07-03 15:55

板凳-------Mysql cookbook学习（十一--------2)

序列顶部数值的再使用11.8确保各行按照给定顺序重编号思路1、创建表的空克隆2、使用insertinto......select从源表自制行3、删除源表，并将克隆表重命名为源表表名4、如果是巨大的MyISAM,并含有多个索引

fengye207161·2025-07-03 15:25

大语言模型：是逐字生成还是一次多词？

大语言模型（LLM）既可以按顺序逐个生成单词（token），也能实现一次生成多个token核心差异源于解码策略与模型架构设计一、常规“逐个生成”模式（基础逻辑）多数入门级演示或简单文本生成中，LLM会默认按

ZhangJiQun&MXP·2025-07-03 14:51

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