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为什么 SpringBoot 宁可挨骂也要干掉 spring.factories?

从SpringBoot 3.0开始,引入了基于imports文件的新机制,作为spring.factories的替代方案。// 自定义扩展点加载器示例// 迁移到新机制// 或者实现自己的imports文件加载逻辑// ...// 1. 创建配置属性类// getter和setter方法// ...// 2. 创建自动配置类@AutoConfiguration// 注意这里使用了@AutoConf

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#spring boot#spring#后端 +3
都说 SpringBoot 启动慢 ,你知道慢在哪里吗?

整个过程中 ,Client 端的连接是最耗时的,其次是配置读取。也就是外部资源的加载更耗时。所以后面看看新版本的时候 ,来看一下他们是怎么解决的 ,以及其他优秀的开源组件又是怎么解决的。SpringBoot 本身是知道自己过于臃肿的 ,所以在后面的迭代中都有意识的为自己的代码进行瘦身。先看懂了 SpringBoot2 的慢 ,后面会有一篇来感受一下SpringBoot3 干了什么 ,以及是否真的提

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#spring boot#后端#java +4
SpringBoot+WebSocket实现直播连麦

随着互联网技术的发展,直播已成为一种主流的内容传播形式。其中,连麦功能作为直播互动的重要手段,能够有效提升用户参与感和观看体验。本文将介绍如何使用SpringBoot和WebSocket技术构建一个直播连麦系统,实现主播与观众之间的实时音视频交流和文字聊天功能。为了方便DEMO的运行,本系统基于纯内存操作实现核心业务逻辑,不依赖外部数据库或者缓存组件。

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#spring boot#websocket#后端 +4
数据分析实战项目——电商用户行为分析及可视化

本项目以阿里巴巴移动电商平台的真实用户-商品行为数据为基础,使用SQL进行数据清洗,以AARRR模型、RFM模型为基础展开分析,再用Tableau做可视化,最后从提升用户活跃度、促进商品成交、差异化用户营销三个方面提出建议。

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#数据分析#oracle#数据库 +4
数据分析实战项目——电商用户行为分析及可视化

本项目以阿里巴巴移动电商平台的真实用户-商品行为数据为基础,使用SQL进行数据清洗,以AARRR模型、RFM模型为基础展开分析,再用Tableau做可视化,最后从提升用户活跃度、促进商品成交、差异化用户营销三个方面提出建议。

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#数据分析#oracle#数据库 +4
数据分析实战项目——电商用户行为分析及可视化

本项目以阿里巴巴移动电商平台的真实用户-商品行为数据为基础,使用SQL进行数据清洗,以AARRR模型、RFM模型为基础展开分析,再用Tableau做可视化,最后从提升用户活跃度、促进商品成交、差异化用户营销三个方面提出建议。

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#数据分析#oracle#数据库 +4
Spring AI vs LangChain4j:Java AI开发框架完整对比指南

SystemMessage("你是一个专业的客服助手")@SystemMessage("分析以下文本的情感")@SystemMessage("总结以下内容")// 使用.build();String response = assistant.chat("你好");@Tool("查询用户信息")public String queryUser(@P("用户ID") String userId) {tr

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#java#spring#算法 +4
Spring AI vs LangChain4j:Java AI开发框架完整对比指南

SystemMessage("你是一个专业的客服助手")@SystemMessage("分析以下文本的情感")@SystemMessage("总结以下内容")// 使用.build();String response = assistant.chat("你好");@Tool("查询用户信息")public String queryUser(@P("用户ID") String userId) {tr

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#java#spring#算法 +4
一个注解实现接口幂等性,真心优雅!

*** 参数名,表示将从哪个参数中获取属性值。* 获取到的属性值将作为KEY。* @return*//*** 属性,表示将获取哪个属性的值。* @return*//*** 参数类型* @return*/

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#算法#javascript#开发语言 +1
数据分析实战项目——电商用户行为分析及可视化

本项目以阿里巴巴移动电商平台的真实用户-商品行为数据为基础,使用SQL进行数据清洗,以AARRR模型、RFM模型为基础展开分析,再用Tableau做可视化,最后从提升用户活跃度、促进商品成交、差异化用户营销三个方面提出建议。

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#数据分析#oracle#数据库 +4
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