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Docker 部署 Java 项目实践

上面的命令是将dockers中的容器映射到虚拟机中的一个端口(23306),并且登录密码是123456。使用findshell工具连接上虚拟机,进入根目录,然后进入opt目录创建docker文件夹。将docker压缩包放到docker文件夹中,并且进行解压缩。创建存放mysql文件的目录,并且把mysql.tar包上传。volumes::容器中的工作空间与虚拟机中的工作空间对应关系。ports:容

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#docker#java#容器
Java Lambda 表达式全面详解

Lambda 表达式是 Java 8 引入的函数式编程特性,用于简化匿名内部类的写法。Lambda 表达式本质上是一个匿名函数(没有名字的函数你可以把它理解为一小段可以传递的、即用即写的代码。它的主要目的是为了简化代码,尤其是在需要使用匿名内部类的场景下,能让代码变得非常简洁、清晰。只有一个抽象方法的接口,可以用作 Lambda 表达式的类型。

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#java#python#开发语言
SpringBoot项目部署到云服务器

将下载的 redis 安装包上传到服务器上,并解压。将 daemonize no 改为 daemonize yes。利用npm脚本,npm build 将项目打包成dist目录。修改nginx.conf文件,配置root和后端接口等信息。添加后端地址,proxy_pass配置到自己的路径和端口。将前端本地部署项目的后端接口修改为云服务器上的数据接口。将location中 root修改为html/d

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#spring boot#服务器
Docker讲解

其中,比较常见的命令有:命令说明文档地址拉取镜像推送镜像到DockerRegistry查看本地镜像docker rmi删除本地镜像docker rmidocker run创建并运行容器(不能重复创建)docker run停止指定容器启动指定容器重新启动容器docker rm删除指定容器docker rmdocker ps查看容器docker ps查看容器运行日志进入容器保存镜像到本地压缩文件加载本

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#docker#eureka#java
java基础:异常体系

异常体系图如下:Throwable类是所有异常*(Exception)和错误(Error)的超类,两个直接子类为Error和Exception。所有的异常的顶级父类都是Exception,Exception又分为运行时异常(非受检异常)和非运行时异常(受检异常)。

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#java#开发语言
CAS(比较并交换)

中文译为比较并交换,是一种无锁并发的原子操作算法。它包含三个核心操作数:内存位置(V)- 要操作的内存地址预期原值(A)- 读取到的旧值新值(B)- 想要更新的值它包含3 个参数 CAS(V,E,N),V表示要更新变量的值,E表示预期值,N表示新值。仅当 V值等于E值时,才会将V的值设为N,如果V值和E值不同,则说明已经有其他线程做了更新,则当前线程则什么都不做。最后,CAS 返回当前V的真实值。

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#python#java#jvm
Docker 部署 Java 项目实践

上面的命令是将dockers中的容器映射到虚拟机中的一个端口(23306),并且登录密码是123456。使用findshell工具连接上虚拟机,进入根目录,然后进入opt目录创建docker文件夹。将docker压缩包放到docker文件夹中,并且进行解压缩。创建存放mysql文件的目录,并且把mysql.tar包上传。volumes::容器中的工作空间与虚拟机中的工作空间对应关系。ports:容

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#docker#java#容器
Java Lambda 表达式全面详解

Lambda 表达式是 Java 8 引入的函数式编程特性,用于简化匿名内部类的写法。Lambda 表达式本质上是一个匿名函数(没有名字的函数你可以把它理解为一小段可以传递的、即用即写的代码。它的主要目的是为了简化代码,尤其是在需要使用匿名内部类的场景下,能让代码变得非常简洁、清晰。只有一个抽象方法的接口,可以用作 Lambda 表达式的类型。

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#java#python#开发语言
Lombok 注解:简化 Java 代码

Lombok是一个Java库,它可以通过注解的方式自动生成构造函数、getter、setter、toString 等方法,减少了手动编写样板代码的工作量。使用Lombok可以使代码更加简洁,同时也能减少因手动编写样板代码而可能引入的错误。Lombok是一个非常实用的 Java 库,它通过注解的方式自动生成样板代码,使我们的代码更加简洁、高效。然而,在使用Lombok时,我们也需要权衡其优缺点,根据

#java#开发语言
AI大模型接入

AI 大模型是指具⁠有超大规模参数(通常为数十亿到数万‌亿)的深度学习模型,通过对大规模数据的训练,能够理解、生成人类语言,‎处理图像、音频等多种模态数据,并展‌示出强大的推理和创作能力。大模型的强大之处在于它的涌现能力—— 随着模型参数量和训练数据量的增加,模型会展现出训练过程中未明确赋予的新能力,比如逻辑推理、代码编写、多步骤问题解决等。模型参数量达到,训练数据覆盖文本、图像、音频等多模态海量

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#人工智能#java
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