揭秘Swagger与OpenAPI集成的终极攻略
演示环境说明： 开发工具：IDEA 2021.3 JDK版本： JDK 17（推荐使用 JDK 17 或更高版本，因为 Spring Boot 3.x 系列要求 Java 17，Spring Boot 3.5.4 基于 Spring Framework 6.x 和 Jakarta EE 9，它们都要求至少 JDK 17。） Spring Boot版本：3.5.4（于25年7月24日发布） Maven版本：3.8.2 （或更高） Gradle：（如果使用 Gradle 构建工具的话）：推荐使用 Gradle 7.5 或更高版本，确保与 JDK 17 兼容。 操作系统：Windows 11 📝 前言 哎呀，说起API文档这个话题，我就忍不住要吐槽一下！🙄...
Anaconda安装与使用详细教程
这篇 Anaconda 安装教程将带你从零开始，在 Windows 与 Linux 上完美部署 Python 数据分析环境；通过本教程，你不仅能掌握 Anaconda 的下载、安装与环境配置，更能学会如何利用 Anaconda 预装的 NumPy、Pandas、Matplotlib 等核心科学计算包，为高效的数据处理与分析工作打下坚实基础。 Anaconda 是一个开源的 Python 和 R语言的发行版本，专为科学计算（数据科学、机器学习、大规模数据处理等）而设计。它极大地简化了包管理和环境管理的过程。Anaconda 预装了 conda、Python 以及数百个常用的科学计算、数据分析相关的包，如 NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib 等，让你无需再为繁琐的依赖问题而烦恼。 关于下载 官网：https://www.anaconda.com/download 国内镜像源...
程序员头发研究报告：从代码到发际线的科学探索
摘要 在数字经济高速发展的今天，程序员作为技术创新的核心力量，却长期被 “脱发” 标签绑定。本文基于 2017-2024 年国际权威期刊（如《自然・细胞生物学》《皮肤病学研究杂志》）的 12 项临床研究、全球 3 大 IT 市场（中国、美国、印度）的 2000 份调研问卷，以及国内 5 家互联网企业的健康监测数据，从生理学、心理学、营养学三维度，系统剖析程序员毛发健康的影响机制。 研究证实：编程工作本身并非脱发直接诱因，而是该职业特有的高压环境（皮质醇异常分泌）、昼夜节律紊乱（生物钟基因失衡）、营养失衡（微量元素缺乏）及久坐行为（头皮血液循环受阻），共同构成毛发健康的 “威胁链”。 文中通过量化分析各风险因素的作用强度（如压力与脱发的相关系数 r=0.68），结合现代医学（激光生发技术）与营养学（精准膳食方案）成果，提出分阶段、场景化的毛发养护策略，破除 “程序员必脱发” 的刻板印象，为 IT 从业者提供兼顾职业发展与健康管理的科学指南。 一、引言：程序员与头发的 “恩怨情仇”——...
Spring Boot 3 整合 MyBatis-Plus 完整示例
下面我将按照需求，创建一个完整的 Spring Boot 3 整合 MyBatis-Plus 的示例，实现规范的 CRUD 操作。 1. 首先添加 Maven 依赖 (pom.xml) 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" ...
SpringBoot整合Spring Security实现认证与授权
本文通过逐步学习Spring Security，由浅入深，SpringBoot整合Spring Security 分别实现自定义的HTTP Basic认证和Form表单认证。 本文是学习笔记，网上的教程五花八门，由于时间久远，很难拿来就用。 主要内容： 用户信息管理 敏感信息加密解密 用户认证 权限控制 跨站点请求伪造保护 跨域支持 全局安全方法 单点登录 一、Spring Security 快速开始一个例子 创建SpringBoot项目 1234567891011121314151617$ tree -I test.├── pom.xml└── src └── main ├── java │ └── com │ └── example │ └── demo │ ├── Application.java │ └── controller │ ...
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Spring Boot入门指南(案例篇)
Spring Boot是一个开源的Java基础框架，它使得创建独立的、生产级别的Spring应用变得更容易。它“跑起来”即可用，内嵌了Tomcat、Jetty等Servlet容器，无需部署WAR文件，也无需单独的Servlet容器。 环境准备 在开始之前，请确保你的开发环境中安装了以下软件： Java Development Kit (JDK) 8 或更高版本 Maven 3.0 或更高版本 一个文本编辑器或IDE（如IntelliJ IDEA或Eclipse） Git 创建Spring Boot项目 我们可以通过Spring Initializr快速生成一个Spring Boot项目的基础结构。 访问 Spring Initializr 选择生成Maven项目，选择Java语言 指定项目元数据（Group, Artifact, Name, Description） 添加依赖（Dependencies），我们至少需要Spring Web依赖 点击“Generate”生成项目，下载并解压 项目架构图 图展示了Spring...
IntelliJ IDEA-Gradle-SpringBoot搭建
前提条件 JAVA安装 Gradle安装 创建项目 配置项目设置 指定自己的gradle的安装位置,以及仓库位置(用户主目录) 用户主目录: Gradle仓库目录用于存储全局配置属性和初始化脚本以及缓存和日志文件。 结构 build.gradle 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435plugins { id 'java' id 'org.springframework.boot' version '2.7.7' id 'io.spring.dependency-management' version '1.0.15.RELEASE'}group = 'com.example'version = '0.0.1-SNAPSHOT'sourceCompatibility =...
Gradle 安装和下载
1. Gradle安装说明 SpringBoot 官方文档明确指出,目前SpringBoot的Gradle插件需要gradle6.8版本及以上。 其中SpringBoot与Gradle存在版本兼容问题，Gradle与Idea也存在兼容问题， 所以要选择6.8版本及高于6.8版本的Gradl，那么相应的idea版本也要升级，不能太老。 2. 安装JDK JDK（Java SE Development Kit）建议使用17及以上的版本，其官方下载路径为： https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java17 3. Gradle 下载 https://gradle.org/releases/ 下载二进制包 配置环境变量 特别注意：这里再配置一个GRALE_USER_HOME环境变量， GRALE_USER_HOME相当于配置Gradle本地仓库位置和GradleWrapper缓存目录。 检测是否安装成功 gradle 仓库可以和本地的...
Spring Boot 部署与打包方式详解（Jar vs War）
Spring Boot 提供了灵活的打包选项，支持两种主要部署方式：可执行 JAR 和 传统 WAR。以下是全面的对比与实践指南，帮助你根据项目需求选择最适合的部署方案。 📦 一、打包方式对比 特性 可执行 JAR (默认) 传统 WAR 启动方式 java -jar app.jar 部署到外部 Servlet 容器 (如 Tomcat) 内嵌服务器 ✅ 包含 Tomcat/Jetty/Undertow ❌ 需外部容器 部署复杂度 ⭐ 极简 (单文件部署) ⭐⭐⭐ 需容器环境 依赖管理 所有依赖打包进单个 FAT JAR 依赖由容器管理 (部分依赖可打包进 WAR) 热更新 需第三方工具 (JRebel) 支持容器级热部署 生产适用场景 微服务/云原生环境 传统企业级应用服务器环境 文件大小 较大 (包含内嵌容器) 较小 (仅应用代码) 🛠️ 二、JAR 打包部署 (默认方式) 1. 打包配置 (Maven) 确保你的 pom.xml 文件中有如下插件配置： 12345678<build> ...
AI探索大模型权重的分类：Chat、Code、Embedding和Rerank
在机器学习和自然语言处理领域，大模型（如GPT-3、BERT等）已经成为了强大且广泛应用的工具。大模型的权重通常可以根据其应用场景分为不同的类别，如Chat、Code、Embedding和Rerank。了解这些分类及其差异对于我们在实际应用中选择合适的模型至关重要。本文将详细讲解这四种权重分类，并说明它们的差异。 1. Chat（对话） Chat模型专注于对话生成和自然语言理解。这些模型经过专门训练，能够理解并生成连贯、自然的对话。Chat模型通常用于客服机器人、虚拟助手等场景。 特点： 自然语言生成：能够生成流畅且有意义的对话。 上下文理解：能够记住对话的上下文并进行相关的回答。 人性化交互：与用户进行类人互动，提供友好的用户体验。 应用场景： 在线客服 智能助手（如Siri、Alexa） 社交媒体聊天机器人 2....
