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企业部署,springboot+vue+vue,Linux上部署mysql与redis,docker中部署nginx,jenkins。完整详细。

详细讲解如何部署企业项目,包括docker,自动化部署,nginx配置详解等等

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#spring boot#vue.js#linux
idea,maven无法自动下载依赖 Plugin ‘org.springframework.boot:spring-boot-maven-plugin:‘ not found”

ctrl+鼠标左键点击 org.springframework.boot。需要写完依赖以后 ctrl+alt+o,才会下载相关依赖。之后进入pom.xml 将版本号复制在下方即可。新版本idea没有auto import。之后搜索版本号plugin的相应版本号。两个问题,第一个问题。...

#intellij-idea#spring#maven +1
使用FileInputStream类出现文件找不到的问题,thread “main“ java.io.FileNotFoundException: tx.jpg (系统找不到指定的文件。)

出现错误的代码形式:FileInputStream fi=new FileInputStream(new File("tx.jpg"));出错的提示:一定是想用相对路径,导致的出错。解决办法:将图片放在Project的根目录下。比如说:我的目标文件是tx.jpg那么把文件放在如图:我的代码在:总结:文件应该放在Project的根目录下。...

1、springboot中使用AOP切面完成全局日志

ProceedingJoinPoint对象是JoinPoint的子接口,该对象只用在@Around的切面方法中,注:下面只是实现了在控制台打印日志信息,我们在末尾可添加一个插入方法,插入此次收获的所有信息存储进日志表中。注:可不用声明,默认开启且使用的是 JDK(即接口方式的动态代理,如果需要使用类的动态代理就需要将。注:第二个依赖可选择不用,本质就是将数据 JSON 化、使用阿里的也行(后期出错

#spring boot#java#spring
将多个springboot项目的pom.xml文件整合

​刚入公司敲代码时、发现一个项目中会包含多个子项目、每个子项目会代表一个功能模块、这属实是把我这个菜鸟惊叹到了。而这种分而治之的方式也引申出一个问题:各子项目的依赖如何统一管理?​我们知道、每个项目都会导入特定依赖、每个依赖又有若干版本、如果在这个项目使用这个版本、那个项目使用那个版本、是很容易造成混乱和版本冲突的。因此可将依赖分为父子关系。即一个父依赖管理若干个子依赖。直接上代码:

#spring boot#java#spring
单例模式在多线程下的数据修改问题(即线程不安全),spring中是如何保证单例的线程安全问题的

原因:在步骤3进入且准备更改步骤1的值时此时步骤2的线程获取到了步骤1的值且在步骤3赋值完成且输出后线程的值才输出,所以导致了线程在步骤1的值已经修改的情况下还能获取到步骤1的值。面试官原问题是:在单例模式下,类A获取单例对象且修改对象中的属性值,然后类B也获取对象也修改单例对象属性值,此时类C能否获取到类A修改的属性值?可以看到步骤3更改了步骤1的age值但是下一个线程输出的age值还是步骤1的

#单例模式#spring#java
从0到1编写个人博客项目使用springboot+vue(前后端分离) 到 购买服务器上传项目 到 GitHub开源项目、此过程下所遇问题及解决方法,至少你帮你少走70%弯路

记录个人博客项目从0到1过程中遇到的所有困难及其解决方案、因为是遇到一个困难就记录一个困难,所以当你也写类似项目时,很有可能从中找到答案、文章集百家所长、参考他人博客的解决方案、有的会有原文链接、有的可能会漏掉。望海涵

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#spring boot#vue.js#mysql
解析基于Pytorch的残差神经网络(ResNet18模型),并使用数据集CIFAR10来进行预测与训练

残差神经网络其实是与卷积神经网络分不开的,我们知道卷积神经网络可以由很多个卷积层,激活层,池化层组成,多少个都没问题,但是随着层数增加,需要训练一轮的计算量也增加,这也不是最接受不了的,最无奈的是,随着层数增加,网络会呈现负优化,下面详解原因。​我们知道,卷积核作用是提取特征、训练卷积神经网络就是优化卷积核以减小预测值与真实值的差距,即:损失值。

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#神经网络#pytorch#深度学习
十、二、八、十六进制间转换(包含负数间进制转换)原码、补码、反码定义

十、二、八、十六进制间转换(包含负数间进制转换)0.0、有符号的 1 字节表示范围。​我们知道 1字节 (byte) = 8 位(bit)(即8位二进制,如:11111111)、1024个字节 = 1 K 、1024 K = 1M​所以,一字节可以表示的范围就有 0 ~ 256 (无符号数),而有符号数表示的范围则是: -128 ~ 127​有符号数的表示范围应该是无异议的,但是无符号数的表示范围

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