boot理论及实战第20页

Java多线程与并发编程实战——从基础到进阶

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介互联网企业都在大力拓展自己的业务，而新的技术革命也带来了海量的数据量，因此，单机并发处理能力已经无法满足现代信息时代对高速数据的需求。大数据和云计算带来的分布式系统架构，让单台计算机不仅能够执行单个任务，而且可以横向扩展处理大量任务。在这种情况下，如何充分利用多核CPU、共享内存等资源并发地处理多项任务就成为现代系统设计者们必备技能之一。本书将以实操为导向，全面

AI天才研究院·2025-03-16 12:40

3.2 Spring Boot单元测试：Mockito+JUnit5全覆盖策略

markdown#SpringBoot单元测试：Mockito+JUnit5全覆盖策略!

Sendingab·2025-03-16 12:10

【电商项目】-设置跨域配置实现前后端分离

前言最近在开发前后端分离的电商项目，前端框架是VUE，后端是我们熟悉的springboot框架，做过前后端分离项目的同学，‍肯定晓得我们项目会存在跨域请求的问题，下面贴出项目中的配置类，来解决跨域请求问题

总是幸福的老豌豆·2025-03-16 12:39

带大家vue + springboot/springcloud +minio(可选) 实现文件分片上传和断点续传介绍，问题，原理及前后端完整源码 (模式2:后台集群部署模式）

回顾与介绍本文承接上文《vue+springboot/springcloud+minio(可选)实现文件分片上传和断点续传介绍，问题，原理及前后端完整源码(模式1:后台单点部署模式）》本篇主要针对后台是集群模式下部署时的分片上传方案本篇基于

峡谷电光马仔·2025-03-16 12:39

pyhon基于django/flask网上摄影工作室Django-SpringBoot-php-Node.js-flask

目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法：设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask

QQ_511008285·2025-03-16 11:37

基于深度学习的个性化新闻推荐系统设计与实现计算机毕设

博主介绍：✌专注于VUE,小程序，安卓，Java,python,物联网专业，有17年开发经验，长年从事毕业指导，项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题，我会尽力帮助你。

sj52abcd·2025-03-16 11:32

python 人工智能实战案例

大家好，今天我们要分享，python编程人工智能小例子python人工智能100例子，一起探索吧！1.背景介绍概述在这个世纪，人类已经处于数字化的时代，而这也让很多其他行业都进入了数字化领域python列表有哪些基本操作,python列表功能很重要吗。其中包括游戏行业。游戏行业的蓬勃发展促使机器学习的产生，通过计算机能够进行高效率地模拟人类的学习、决策过程，不断升级提升人类的能力。游戏领域中的AI

2401_86114612·2025-03-16 11:31

机器学习算法实战——天气数据分析（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言天气数据分析是气象学和数据科学交叉领域的一个重要研究方向。随着大数据技术的发展，气象数据的采集、存储和分析能力得到了显著提升。机器学习算法在天气数据分析中的应用，不仅能够提高天气预报的准确性，还能为气候研究、灾害预警等提供有力支持。本文将介绍机器学习在天气数据分析中的应用，探讨

喵了个AI·2025-03-16 10:27

KNN算法性能优化技巧与实战案例

KNN算法性能优化技巧与实战案例K最近邻（KNN）在分类和回归任务中表现稳健，但其计算复杂度高、内存消耗大成为IT项目中的主要瓶颈。

可问可问春风·2025-03-16 09:22

Web三要素：CSS之Flex/Grid布局(4)

与Grid的双子星战法文章目录CSS布局革命：Flex与Grid的双子星战法一、布局进化史：从洪荒时代到现代文明二、Flex布局：一维空间的舞蹈家2.1核心概念深度解析容器属性详解：2.2典型应用场景实战导航栏布局

双囍菜菜·2025-03-16 08:42

springboot2.2.x对接elasticsearch7.2.0，实现分页搜索情况下的高亮和摘要功能

springboot2.2.x对接elasticsearch7.2.0，实现分页搜索情况下的高亮和摘要功能相关依赖2.2.0.RELEASEorg.springframework.bootspring-boot-starter-data-elasticsearches

lyc613·2025-03-16 06:35

【prompt实战】知乎问题解答专家

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。（转载需经授权）#Role:知乎问题解答分类专家##Profile:你是一个知乎问题解答分类专家，主要帮助用户解答各类领域专业问题，包括但不限于金融领域、职场问题、互联网领域、科技领域、人工智能领域

姚瑞南·2025-03-16 06:04

spring boot程序启动时读取&覆盖配置文件中的变量

1.自定义ApplicationContextInitializer，spring启动时会执行自定义的initialize方法newSpringApplicationBuilder(DsgCoreApplication.class).initializers(newMyPropertyInitializer()).run(args);@Slf4jpublicclassMyPropertyIniti

fusugongzi·2025-03-16 06:33

如何使用 Spring Boot 实现分页和排序

在SpringBoot中实现分页和排序通常是通过SpringDataJPA或者SpringDataMongoDB提供的分页功能来完成的。

大G哥·2025-03-16 06:02

Spring Boot整合RabbitMQ极简教程

一、消息队列能解决什么问题？异步处理：解耦耗时操作（如发短信、日志记录）流量削峰：应对突发请求，避免系统过载应用解耦：服务间通过消息通信，降低依赖二、快速整合RabbitMQ1.环境准备安装RabbitMQ（推荐Docker一键部署）：dockerrun-d--namerabbitmq-p5672:5672-p15672:15672rabbitmq:management访问管理界面：http://

Cloud_.·2025-03-16 06:32

Spring Boot整合JWT 实现双Token机制

目录JWT核心概念解析SpringBoot整合步骤2.1基础环境搭建2.2Token生成与解析2.3拦截器实现企业级增强方案3.1双Token刷新机制3.2安全防护策略常见问题与解决方案1.JWT核心概念解析

Cloud_.·2025-03-16 06:31

程序员必看！DeepSeek全栈开发指南：从代码生成到分布式训练的黑科技解析

一、DeepSeek技术新突破：程序员必须掌握的MoE架构实战2025年2月25日，DeepSeek开源了专为MoE模型设计的DeepEP通信库，这项技术革新直接影响了分布式训练和推理效率。

AI创享派·2025-03-16 06:00

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化

目录为什么要做特征归一化/标准化？常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling？什么时候不需要FeatureScaling？归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概

林聪木·2025-03-16 06:59

Spring Boot 启动失败：Failed to start bean ‘documentationPluginsBootstrapper’ 解决方案

文章目录1.问题描述2.可能原因分析原因1：SpringFox版本与SpringBoot版本不兼容❌✅解决方案：添加兼容性配置（首选！！！！）

总是学不会.·2025-03-16 04:14

NLP-二分类的应用-区分外卖评论好评/差评

目录一、概念二、二分类实战-划分好评/差评1.处理步骤2.实战代码一、概念文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况。

左岸Jason·2025-03-16 03:13

Python 爬虫实战：电影评论数据抓取与自然语言处理

引言作为一名对电影数据和自然语言处理感兴趣的内容创作者，我决定利用Python爬虫技术抓取IMDb上的电影评论数据，并进行自然语言处理分析。这不仅可以帮助我们了解观众对电影的反馈，还能为电影制作方提供有价值的参考。一、项目背景IMDb（互联网电影数据库）是全球最大的电影数据库，用户可以在上面查看电影信息和用户评论。本项目旨在爬取IMDb上的电影评论，并对评论进行自然语言处理（NLP），以提取情感、

西攻城狮北·2025-03-16 03:43

基于Asp.net的汽车租赁管理系统

作者：计算机学姐开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。

计算机学姐·2025-03-16 03:12

提速 Java性能优化实战：6大技巧解锁丝滑体验

在Java应用程序性能优化的领域，有多种策略可以帮助提升程序运行效率和响应速度。以下是一些实用的技巧，涵盖代码层面、JVM调优、以及设计模式等方面，旨在全面优化应用性能。1.代码层面优化避免不必要的对象创建频繁的对象创建和销毁会占用大量的CPU时间和内存资源。尽量重用对象，特别是在循环中。Java//优化前for(inti=0;i

墨瑾轩·2025-03-16 03:12

springboot集成钉钉_钉钉通知机器人与SpringBoot的集成

SpringBootAdmin集成自定义监控告警(2.0.1版本)------钉钉机器人-yuancao24的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/yuancao24/article

weixin_39622643·2025-03-16 03:38

使用Python爬取豆瓣用户信息：从入门到实战

引言豆瓣作为一个知名的社交平台，拥有丰富的用户信息。对于数据分析师、研究人员或普通用户来说，获取豆瓣用户信息具有重要的价值。本文将详细介绍如何使用Python及其相关库来爬取豆瓣用户信息，并展示如何利用最新的技术手段来实现这一目标。1.准备工作在开始编写爬虫之前，我们需要准备一些工具和环境：Python3.x：确保你已经安装了Python3.x版本。Requests库：用于发送HTTP请求。Bea

Python爬虫项目·2025-03-16 02:04

深入 Python 网络爬虫开发：从入门到实战

一、为什么需要爬虫？在数据驱动的时代，网络爬虫是获取公开数据的重要工具。它可以帮助我们：监控电商价格变化抓取学术文献构建数据分析样本自动化信息收集二、基础环境搭建1.核心库安装pipinstallrequestsbeautifulsoup4lxmlseleniumscrapy2.开发工具推荐PyCharm（专业版）VSCode+Python扩展JupyterNotebook（适合调试）三、爬虫开发

南玖yy·2025-03-16 02:04

使用 Python 编写网络爬虫：从入门到实战

本文将介绍如何使用Python编写网络爬虫，包括基本原理、常用库和实战案例。

Manaaaaaaa·2025-03-16 02:33

SDN架构解密：控制面如何“指挥”万亿级网络？ ——基于“大脑-四肢”模型的三层架构深度解析

文中包含OpenFlow协议代码示例、网络拓扑公式及架构图，力求呈现技术细节与实战价值。

不想加班的码小牛·2025-03-16 02:29

JVM性能调优实战：从理论到线上问题排查

JVM性能调优实战：从理论到线上问题排查线上系统突然变慢，CPU飙升，内存告警，业务超时……面对这些危机时刻，你是束手无策还是胸有成竹？

SuperMale-zxq·2025-03-16 01:57

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！

bug菌¹·2025-03-16 01:26

外呼系统破局电话管控：AI电销机器人合规运营实战指南

随着运营商对电话卡管控日趋严格，某金融科技公司曾因单日外呼超限导致80%号码被封——这一案例暴露出AI电销机器人在效率与合规间的矛盾。但数据显示，采用合规策略的企业外呼接通率仍能保持38%以上，关键在于建立适配监管环境的智能外呼体系。一、破解封号困局的三大核心策略1.运营商白名单通道接入三大运营商均开放企业智能外呼专线，这类线路具备免封号特性。某教育机构接入电信AI-PaaS平台后，日均外呼量稳定

ai_vx_3307623172·2025-03-16 01:53

Python 爬虫实战：国际航班数据抓取与全球航班网络分析

一、引言随着全球化的加速，国际航班网络已成为现代交通体系的重要组成部分。通过分析国际航班数据，我们可以深入了解全球航空枢纽、热门航线以及航班流量的变化趋势。本文将介绍如何通过爬取国际航班数据，分析全球航班网络的情况，并给出实现爬虫和数据分析的详细过程及代码。二、项目背景与目标2.1项目背景航空交通是全球经济和旅游业的核心部分，了解全球航班网络有助于掌握各大航空公司之间的竞争格局、全球机场的枢纽作用

西攻城狮北·2025-03-16 01:53

《Python实战进阶》小技巧 1：一篇文章讲完网站部署如何优化网站照片加载/访问提速的方法

一篇文章讲完网站部署如何优化网站照片加载/访问提速的方法摘要在网络速度较低的情况下，大量照片会导致网站加载缓慢。本文档详细介绍了优化家庭网站中照片加载速度的多种方法和技术。以下是主要的优化策略及其具体实现：1.图片压缩与优化自动压缩上传的图片：通过Python脚本使用PIL库压缩图片，调整大小、转换模式，并保存为优化的JPEG格式。批量优化现有图片：编写脚本对文件夹中的图片进行批量处理，包括创建备

带娃的IT创业者·2025-03-16 01:22

基于微信云开发的实战指南

基于微信云开发的实战指南引言微信小程序凭借其轻便、易推广等特点，已成为应用开发的重要方式之一。而AI技术的快速发展让智能化应用成为可能。

一键难忘·2025-03-16 00:21

SpringBoot中的定时任务实现方式有哪些？

SpringBoot为我们提供了多种方式来实现定时任务。今天就来聊聊在SpringBoot中实现定时任务的四种方式，让我们一起来探讨一下！1.使用@Scheduled注解这个方式最常用也是最简单的了。

程序员总部·2025-03-16 00:19

SpringBoot3+Lombok如何配置logback输出日志到文件

Background/RequirementSpringBoot3+Lombok如何配置logback输出日志到文件，因为我需要对这些日志进行输出，控制台输出和文件输出，文件输出是为了更好的作为AuditLog

Moshow郑锴·2025-03-16 00:49

Sass：深度解析与实战应用

本文将深入解析Sass的核心概念、语法特性以及实战应用，并通过代码样例展示其强大的功能。Sass是什么？

li_Michael_li·2025-03-16 00:18

面向对象三大特性：封装、继承、多态深度解析

本文将通过理论解析+代码实战+设计思维，带您彻底吃透这三个核心概念。一、封装（Encapsulation）1.1核心思想将数据与操作数据的方法绑定，对外隐藏实现细节。

KBkongbaiKB·2025-03-16 00:47

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

引言在HarmonyNext生态系统中，图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用，重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发，逐步构建一个完整的图像处理应用，并通过优化技巧提升性能。图像处理基础1.1图像表示在数字图像处理中，图像通常被表示为一个二维矩阵，每个元素代表一个像素的灰度值或颜色值。在HarmonyNex

·2025-03-16 00:16

AI大模型测试用例生成平台

技术栈LangChain框架+GLM-4模型+PromptEngineering+Flask+Python+Bootstrap+jQuery业务描述用户在该平台上传Markdown形式的接口文档，点击生成

王根生·2025-03-16 00:14

Deepseek-R1大模型微调实战技术深度解析

一、Deepseek-R1架构特性与微调适配性分析1.1核心架构创新对微调的影响Deepseek-R1基于Deepseek-V3-Base架构，通过MoE（Mixture-of-Experts）与MLA（Multi-HeadLatentAttention）的协同设计，实现了参数规模与计算效率的平衡。其6710亿参数总量中，每个token仅激活37B参数的机制，使得微调过程中可针对不同任务动态调整专

大势下的牛马·2025-03-16 00:14

人脸识别生物特征脱敏：不可逆编码技术与隐私保护实战

一、技术原理与数学基础1.1特征脱敏核心思想脱敏函数f:Rd→Rk(k

燃灯工作室·2025-03-15 23:13

自动化特征选择：基于模型重要性的递归消除原理与实战指南

一、技术原理与数学公式1.1递归特征消除（RFE）核心思想J(S)=∑i=1n∣wi∣(特征重要性评分)J(S)=\sum_{i=1}^n|w_i|\quad(特征重要性评分)J(S)=i=1∑n∣wi∣(特征重要性评分)Sk+1=Sk−arg⁡min⁡fJ(Sk∖{f})(迭代消除策略)S_{k+1}=S_k-\arg\min_{f}J(S_k\setminus\{f\})\quad(迭代消除策

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南：（行业案例+数学推导+源码解析）

技术原理（数学公式）整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环，周期为5-30分钟核心预测模型（时间序列预测）LSTM预测公式（CSDN兼容格式）：$$h_t=\text{LSTM}(x_t,h_{t-1})\\\hat{y}_{t+1}=W_h\cdoth_t+b_h$$其中Wh∈Rd×1W_h\in\mathbb{R}^{d\times1}Wh∈Rd×1为权重矩阵，ddd为隐藏

燃灯工作室·2025-03-15 23:12

深度解析A/B测试中的哈希分桶策略：从原理到实战的流量分层方案

一、技术原理与数学基础1.1哈希分桶的核心机制核心公式：桶编号=Hash(用户ID+实验层种子)modN基于**双重哈希（DoubleHashing）**实现流量的完全正交切割：{∀u∈U,Layerij(u)=H(H(u∣∣seedj)∣∣seedi)mod N∀i≠k,H(⋅)满足P(Layeri(u)=m∩Layerk(u)=n)=1/(N2)\begin{cases}\forallu\i