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✅Spring Boot 默认使用来处理所有未被捕获的异常，并通过/error接口返回结构化的错误响应或跳转到错误页面（如 HTML 页面）。项目内容默认错误端点/error默认控制器默认错误信息默认视图支持支持 HTML 错误页面（按状态码命名）JSON 输出格式包含 timestamp, status, error, path 等字段可扩展性支持自定义 ErrorAttributes、Erro
在当今这个科技飞速发展的时代，AI技术已经深入到我们生活的方方面面。而对于程序员来说，AI编程助手的出现无疑是一个巨大的福音。今天，就给大家介绍一款超厉害的AI编程助手——Roo Code，它可以说是Cline的最强分叉升级，绝对是AI编程助手的新标杆！Roo Code + VSCode + DeepSeek 的超强王炸组合，更是让编程效率指数级提升！
本文深入解析了SpringBoot项目结构中的关键组件及其应用。内容包括：1）分层架构设计（Controller/Service/Repository/Entity）；2）PO（与数据库表对应的持久化对象）的设计与使用；3）Query对象封装查询条件；4）VO（视图对象）实现前后端数据转换；5）Config配置类集中管理项目配置。
在人工智能技术飞速发展的今天，大语言模型已经成为推动技术创新的重要力量。Ollama 作为一个开源的大语言模型框架，让我们可以在本地环境中轻松运行和管理各种大型语言模型。Spring AI 则是 Spring 生态系统中用于集成人工智能功能的框架。本文将带你从零开始搭建一个基于 Spring Boot 的项目，集成 Ollama 大语言模型，实现一个简单的聊天机器人。
摘要： springboot-vue-login-template 是一个基于 Spring Boot 和 Vue3 的登录系统模板，实现了前后端分离的认证与权限控制。后端采用 Spring Boot + MyBatis Plus + JWT + Shiro 技术栈，提供 Token 生成与校验功能；前端使用 Vue3 + Element Plus + Axios 构建交互界面。主要功能包括用户密
利用 LangChain4j 实现：核心功能：AI对话、提示词管理、服务封装、会话记忆、结构化输出。增强能力：RAG检索、工具调用、MCP协议、安全护轨、SSE流式输出。完整应用：结合 Spring Boot + Cursor 构建 AI 编程助手。
投资组合管理系统是一款旨在帮助投资者有效管理其投资组合的工具。系统提供了一套综合的解决方案，使投资者能够在一个系统上全面地查看和管理他们的投资。核心优势在于其强大的数据处理能力和用户友好的界面设计。界面设计简洁明了，操作便捷，使投资者能够轻松地管理投资组合。投资组合管理系统是一个强大的投资工具，它能够帮助投资者更好地管理他们的投资组合，提高投资效率和收益率。随着金融市场的不断发展和投资者需求的日益
本文介绍了基于Spring Boot和Vue实现的安全登录系统，采用JWT进行身份验证，结合Shiro/Spring Security进行权限管理。主要内容包括： 前后端分离架构设计，后端使用Spring Boot提供REST API，前端采用Vue框架； 使用JWT生成Token实现无状态认证，并配置拦截器验证Token有效性； 提供完整的MySQL用户表设计及CRUD操作； 前端Vue页面与A
下面我将展示 Spring Boot 中使用 Lombok 进行依赖注入的不同方式，包括构造器注入、属性注入和 setter 方法注入，以及相应的测试用例。
MyBatis是一个轻量级持久化框架，通过XML/注解配置SQL语句并映射为Java对象，支持动态SQL和缓存。文章详细介绍了在SpringBoot中整合MyBatis与PostgreSQL数据库的完整流程：包括数据库安装配置（含多版本端口修改）、SQL语句转换注意事项（MySQL与PostgreSQL差异处理）、Maven依赖添加（MyBatis+PostgreSQL驱动）、实体类与Mapper
常用集成声明式 AI 服务。
RestTemplate 请求https
AI Model Hub 是一个大模型应用开发集成框架，它通过对接各大模型厂商的 OPEN API，将数据转换成统一格式，适配前端各种场景展示，同时实现模型的匹配切换、prompt 构建、知识库调用、数据存储等功能，加速模型应用的落地开发。在本文中，我们将详细介绍 AI Model Hub 对接本地运行的llama3模型。参考：https://blog.csdn.net/fenglingguita
基于 Java 和 Spring Boot 的深度学习的短视频内容理解与推荐系统是一款创新的应用系统。该系统在内容理解方面，运用深度学习技术对短视频进行多维度分析。它可以识别视频中的图像内容，包括物体、场景、人物等，理解视频的语义信息。同时，能提取音频特征，如语音、音乐等，进一步丰富对视频内容的理解。通过对大量短视频的学习和分析，系统建立起对不同类型视频的理解模型。在推荐功能上，根据用户的浏览历史
SpringBoot 3.2虚拟线程压测：Tomcat吞吐量提升800%的奥秘》C) LangChain+向量检索。A) 直接调用GPT-4。D) 人工编写规则引擎。知识增强Prompt。
心理测试后端利用大模型进行分析1.将前端20个问题的回答传给后端2.查询chatglm文档，给大模型指令，调用大模型接口3.处理返回的数据
我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高
[附源码+数据库+毕业论]基于Spring Boot+mysql+vue结合内容推荐算法的学生咨询系统
智能协同云图库第四弹：实现用户上传图片及审核功能、使用模板方法模式开发和优化上传图片功能（文件上传、URL 上传）、实现批量抓取和创建图片功能
系统包含用户端和管理端：用户端实现景点浏览、预约购票、论坛互动等12项功能，采用模块化UI设计；管理端提供用户、门票、景区等9项管理功能。技术栈包括Java17、SpringBoot、MyBatisPlus、Vue.js、ElementUI和MySQL，开发工具为IDEA和VSCode。系统特色在于实时客流预测、智能票务管理和社交化旅游社区建设，通过可视化数据呈现提升用户体验。
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