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《Spring微服务
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福利置顶,PDF版本电子书下载地址:百度网盘,密码:e45d。还是比较习惯中文阅读,因为速度足够快,毕竟我这样的菜逼要看的书籍太多,啃英文不知道得啃到什么时候(读英文文档不是问题,毕竟小硕毕业)。百度下载的这个中译本是迷途书童翻译的,很感谢。但是,这翻译的水平明显有待提高啊,很多地方明显感觉就是机器翻译的结果。Areyoukiddingme?另:本书基于Camden.SR5版本,略显过时。第一章欢
johnny233
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golang学习笔记08——如何调用阿里oss sdk实现访问对象存储?
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《鸿蒙之光HarmonyOSNEXT原生应用开发入门》1本书内容《鸿蒙之光HarmonyOSNEXT原生应用开发入门》以HarmonyOSNEXT版本为核心,从基础知识到
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(员工管理)三
一、删除员工功能实现(一)需求分析删除单条员工数据可视为特殊的批量删除,开发一个接口即可满足删除员工的功能需求,该接口需实现根据ID删除单个员工信息以及根据ID批量删除员工信息。(二)代码实现Controller层:提供两种接收请求参数的方式。通过集合接收参数的代码如下:@DeleteMappingpublicResultdelete(@RequestParamListids){log.info(
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【学习总结|DAY028】后端Web
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在Web后端开发领域,构建高效、规范且功能完备的系统是核心目标。本文将围绕Tlias智能学习辅助系统的后端开发展开,详细阐述从开发准备工作到各部门管理功能实现,以及日志技术应用的全过程,为开发者提供全面的实践参考。一、开发准备(一)开发模式与规范前后端分离开发已成为主流趋势。在这种模式下,前端项目和后端项目的开发、部署相互独立。其开发流程包括需求分析、接口设计、前后端并行开发、测试以及联调等环节。
123yhy传奇
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2025-01-19 14:33
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【学习总结|DAY029】后端Web
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(员工管理)一:多表操作与查询优化
在Web后端开发中,员工管理模块是企业级应用的重要组成部分。本文将深入探讨Tlias系统员工管理模块的开发过程,重点聚焦于多表关系处理、多表查询实现以及员工列表查询的优化,为开发者提供全面的技术参考。一、多表关系剖析(一)一对多关系(以部门与员工为例)在实际业务场景中,一个部门通常会包含多个员工,这就形成了典型的一对多关系。在数据库设计层面,我们通过在员工表(emp)中添加外键dept_id来关联
123yhy传奇
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2025-01-19 14:33
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【学习总结|DAY030】后端Web
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(员工管理)二:新增员工、事务管理与文件上传
在Web后端开发领域,实现复杂业务功能是开发者的核心任务之一。本文将围绕Tlias系统的员工管理模块,详细介绍新增员工、事务管理以及文件上传功能的开发过程,通过实际代码示例帮助读者深入理解相关技术要点。一、新增员工功能实现新增员工功能涉及员工基本信息和工作经历信息的存储。在数据库设计上,使用emp表存储员工基本信息,emp_expr表存储员工工作经历信息。(一)需求与接口设计接口用于添加员工信息,
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Python 毕业设计怎样选题?500 到 Python 毕业设计题目推荐
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✌前言文章首发地址地址选择一个合适的Python毕业设计题目,是一个重要的决策,它将影响你未来几个月的工作
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既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶
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Spring AI系列教程:从工业革命到人工智能的全面探索
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概览本系列教程涵盖了从基础的SpringAI
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介绍到复杂的多模态API开发,无论你是AI领域的新手还是有一定基础的开发者,都能在本系列教程中找到适合自己的内容。以下是部分
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中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格
音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中,我们将开发一个深度学习项目,用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。对于这个项目,我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。GTZAN流派分类数据集是音乐流派分类项目中最推荐的数据集,并且它是为了这个任务而收集的。音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集:GTZAN流派收
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Nginx与PHP-FPM部署
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零基础玩转Python GUI:Tkinter 从入门到
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Tkinter是Python的标准GUI(图形用户界面)库,适合初学者用来创建简单的桌面应用程序。下面我将通过通俗易懂的语言和实例,系统地介绍Tkinter。1.什么是Tkinter?Tkinter是Python自带的GUI库,基于Tcl/Tk工具包。它简单易用,适合快速开发桌面应用程序。通过Tkinter,你可以创建窗口、按钮、文本框等控件,并与用户交互。2.安装TkinterTkinter是P
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深度强化学习(DRL)原理与代码
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1.背景介绍1.1人工智能的演进:从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程,从早期的符号主义到如今的连接主义,标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程,而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构,通过大量数据进行训练,从而实现智能。1.2强化学习:智能体与环境的互动强化学习(ReinforcementLea
AI大模型应用之禅
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这种说法虽然戏谑成分居多,但是我们如果去梳理一下AI卖课的核心方向,就不难发现Agent其实才是AI
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立足西安,昇腾AI为开发者留下了脚印一串
“我爱西安这座城市,而且在学校学习了那么多与IT开发相关的
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,未来我很希望能留在西安发展。”西安电子科技大学计算机学院的几名学生如是对笔者说。
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:基础环境搭建与高效迁移方案全览
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2025-01-19 08:43
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教程:如何使用map组件实现地图功能
在微信小程序中,map组件是一个非常实用的功能,它可以帮助我们快速实现地图展示、定位、标注等操作。本文将详细介绍如何在微信小程序中使用map组件,带你轻松掌握地图开发技能。一、map组件概述map组件是微信小程序官方提供的一个地图组件,它支持地图展示、缩放、拖动、定位、标注等功能。在使用map组件之前,我们需要先在app.json中配置高德地图或腾讯地图的key。二、配置地图key登录微信小程序后
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全国青少年信息学奥林匹克竞赛(信奥赛)备考
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之一维数组(应用技巧)
前面对数组的定义、初始化、遍历、修改和应用做了介绍,接下来对数组的应用技巧进一步讲解。一、一维数组的应用技巧1:对数组进行初始化数组的初始化方法通常有3种:1、在定义数组时对全部数组元素赋予初值。例如:inta[10]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};将数组元素的初值依次放在一对花括号内。经过上面的定义和初始化之后,a[0]=0,a[1]=1,a[2]=2,a[3]=3,a[4]=4,
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基于Python大数据的王者荣耀战队数据分析及可视化系统
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作为Vue开发者,在学习React的过程中,除了语法和状态管理的差异,组件设计模式的差异也是一个重要的方面。本文将从Vue开发者熟悉的角度出发,详细介绍React中常用的组件设计模式。组件基础对比Vue组件Vue组件通常采用单文件组件(SFC)的形式:{{username}}{{bio}}exportdefault{name:'UserCard',props:{username:{type:Str
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本篇文章将深入探讨表单处理和文件上传/下载的核心功能,结合
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作者主页:青花锁简介:Java领域优质创作者、Java微服务架构公号作者简历模板、学习资料、面试题库、技术互助文末获取联系方式往期热门专栏回顾专栏描述Java项目
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【MySQL】深入解析“Datatoolong”错误:原因、解决方案与优化策略一、引言二、技术概述错误定义核心特性与优势三、技术细节原理分析难点四、
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本文将从Vue开发者熟悉的角度出发,详细介绍React的状态管理方案,并通过
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WebSocket 客户端开发:浏览器
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在前两篇文章中,我们深入探讨了WebSocket的基础原理和服务端开发。今天,让我们把目光转向客户端,看看如何在浏览器中构建强大的WebSocket客户端。我曾在一个实时协作项目中,通过优化WebSocket客户端的重连机制和消息队列,使得用户即使在网络不稳定的情况下也能保持良好的体验。基础架构设计一个可靠的WebSocket客户端需要考虑以下几个关键点:连接管理消息处理重连机制心跳检测错误处理让
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引言Java8是Java发展历程中的一个里程碑版本,它引入了众多革新性的新特性和优化,大大提升了开发者的工作效率和代码质量。本文将详细解析Java8中的关键新特性,并通过实例代码进行深入讲解。一、Lambda表达式(LambdaExpression)Lambda表达式(LambdaExpression)是Java8中引入的一个重大特性,它提供了一种更简洁的匿名函数实现方式。Lambda表达式允许将
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PCL 点云随机渲染颜色
目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果PCL点云算法汇总及
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案例汇总的目录地址链接:PCL点云算法与项目
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案例汇总(长期更新)一、概述本文将介绍如何使用
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2025-01-18 20:54
PCL点云算法与实战案例
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设计模式之命令模式:从原理到
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命令模式什么是命令模式?命令模式(CommandPattern)是一种行为设计模式,它将一个请求封装为一个对象,从而允许使用不同的请求、队列或者日志来参数化对象,并支持可撤销的操作。命令模式的核心思想是将命令的发起者和执行者解耦,从而使得命令的发起者不必关心命令是如何被执行的。命令模式的关键组成部分:命令(Command):定义命令的接口,声明执行方法。具体命令(ConcreteCommand):
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2025-01-18 20:24
设计模式原理和实战
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之inline hook代码
#include"main.h"//1、找到要HOOK的函数//2、保存要hook的函数的前5个字节//3、计算目标函数距离jump指令的下一条指令的偏移offset//4、改变函数的前5个字节改成jmpoffset(即0xE9offset)//1、进行hook的初始工作,找到hook函数的地址并保存函数的前5个字节计算出偏移值保存改变后的前5个字节//2、安装钩子//3、卸载钩子//4、自定义函
不要影响我叠Q
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2025-01-18 20:19
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Python机器学习之XGBoost从入门到
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XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现,快速有效
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设计模式之命令模式
概述命令模式是一种行为设计模式,用于将请求封装成对象,从而使我们可以用不同的请求对客户进行参数化。简单来说,命令模式就是把一个请求转换为一个包含所有关于这个请求信息的对象。这样,就可以像传递其他对象一样传递这个请求,并且可以在适当的时间和地点执行它。命令模式主要适用于以下几种应用场景。1、需要支持撤销、重做操作的应用程序,比如:文本编辑器、绘图程序等。2、操作可以被放入队列中,并按顺序或特定条件执
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2025-01-18 19:07
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【Python篇】深入机器学习核心:XGBoost 从入门到
实战
文章目录XGBoost完整学习指南:从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost?2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优7.1常用超参数7.2网格搜索8.XGBoost特征重要性分析9.高级功能扩展9.1模型解释与可解释性9.2
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1.Spring AI 从入门到实践
SpringBoot&SpringAI快速构建AI应用程序3.ChatClient&ChatModel简化与AI模型的交互4.SpringAIPrompt:与大模型进行有效沟通5.结构化输出大模型响应6.
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第十章-数据可视化之地图构建10.1数据可视化-地图-基础地图使用注意!!!现在的版本,需要加:省,市"""演示地图可视化的基本使用"""frompyecharts.chartsimportMapfrompyecharts.optionsimportVisualMapOpts#准备地图对象map=Map()#准备数据data=[("北京市",9),("上海市",8),("湖南省",5),("台湾省
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一、啥是Elasticsearch嘿,小伙伴们,今天给大家唠唠Elasticsearch。简单来说,它就是一个超厉害的搜索引擎,就像我们平时用的百度、谷歌一样,但它是专门给开发者用的,能帮你在海量数据里快速找到想要的东西。二、为啥要用Elasticsearch想象一下,你有个电商网站,商品信息多得跟天上的星星似的。要是没有Elasticsearch,用户想搜个商品,得等半天才能出结果,那多糟心啊。
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2025-01-18 16:41
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通过C语言实训,让我加深了对C语言的了解,而不只是单单的在课本中学到的那些理论,平时乏味的
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2025-01-18 15:04
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