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前后端分离项目中的跨域问题全解:以 Vue + Spring Boot 为例

​​这两个端口不一致就构成了“跨域请求”。**CORS(Cross-Origin Resource Sharing)**是浏览器与服务器之间的一种协议,允许浏览器向服务器发起跨域请求。它的核心是由后端服务器设置 HTTP 响应头,告诉浏览器:“这个请求我允许”。场景推荐方式本地开发Vue 代理 + Spring CORS 注解或全局配置项目上线部署使用 Nginx 做反向代理微服务架构使用 Spr

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#vue.js#spring boot#前端
快速使用 Mermaid 语法在 draw.io 中绘制流程图与 ER 图

本文介绍了如何利用 Mermaid 语法在 draw.io 中快速绘制流程图和 ER 图。Mermaid 是一种基于文本的图形绘制工具,支持多种图形类型,语法简洁,适合开发者和技术写作者使用。通过将 Mermaid 代码导入 draw.io,用户可以高效生成图形,并利用 draw.io 的强大功能进行进一步优化。文章详细说明了如何在 draw.io 中导入 Mermaid 代码,并提供了流程图和

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#流程图#java
基于 LangBot + NapCatQQ的QQ AI Bot实战记录

本文记录了一个基于LangBot和NapCatQQ搭建个人QQ AI机器人的实战过程。作者首先尝试使用Lagrange.OneBot但遇到配置问题,最终选择NapCatQQ+LangBot方案。详细介绍了两种组件的功能:LangBot作为机器人核心平台支持多通讯平台和AI模型,NapCatQQ作为QQ协议转换层。文章提供了完整的部署步骤,包括Docker启动LangBot和PowerShell配置

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#人工智能
从 Javase 到 JavaWeb(学完javase基础之后你该继续学什么?)

学完 Java 基础之后,很多同学都会好奇:“怎么用 Java 写一个能在网页上访问的程序?”这就是JavaWeb要解决的问题。JavaWeb 简单来说,就是让你写的 Java 程序可以变成一个网站后端,能和用户在网页上进行交互,比如登录、注册、发布信息等等。页面展示:也就是我们看到的网页,按钮、输入框、图片等内容,通常由 HTML、CSS 和 JavaScript 来完成。后台处理。

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#java#spring boot#maven +1
pytorch入门:UNet图像分割实战

本文介绍了使用PyTorch实现U-Net进行图像分割的实战项目。项目使用Vaihingen数据集,包含6个类别(建筑物、植被、车辆等)。数据预处理包括RGB到类别标签的映射,并实现了三种数据增强方法:水平翻转、垂直翻转和随机旋转。模型采用标准的U-Net架构,训练流程包含数据加载、增强、损失计算和模型评估,使用mIoU作为主要评估指标。项目结构清晰,包含数据集处理、模型定义、训练和评估等模块,适

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#pytorch#人工智能#python
白话深度学习:一副PPT入门CNN,ResNet和Transformer

博主最近因为需要制作ppt并且讲解这三个模型,进行了很多的资料查阅和学习工作,因为本身博主在这方面的基础是小白,所以也更加理解小白在进行相关的学习时所遇到的困难,所以今天分享一下博主在学习过程中所制作的偏白话讲解的ppt,让更多人跨过那些专业晦涩的名词拦路虎~~如上如上,觉得还可以的话就点个赞吧!

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#深度学习#cnn#transformer
Windows系统上本地部署dify并接入ollama大模型

Dify 是一个基于大语言模型的智能应用平台,致力于帮助用户快速构建和部署各种智能对话机器人和应用。它支持结合检索技术的生成模型(即 RAG,Retrieval-Augmented Generation),通过在生成回答的同时检索外部知识库,提升回答的准确性和覆盖范围。Dify 平台使得用户能够方便地训练、管理并调用自定义大模型,广泛适用于客服系统、知识问答和智能助手等场景。相比传统只依赖生成模型

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#人工智能
认识pytorch与pytorch lightning

PyTorch是一个开源的深度学习框架,以其动态计算图、直观API和GPU加速能力著称。核心概念包括张量(Tensor)和多维数组操作,支持与NumPy的互转换。PyTorch通过autograd实现自动求导,为神经网络训练提供梯度计算功能。使用torch.nn模块构建神经网络,包含定义网络结构(init)和前向传播(forward)方法。典型训练流程涵盖数据准备(Dataset/DataLoad

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#pytorch#人工智能#python
拒绝繁琐概念 ‖ 零基础基于pytorch手写一个神经网络

本文以零基础用户为目标,通过一个简单的手写数字识别项目,快速入门PyTorch框架。PyTorch以其简洁的代码和易上手的特性,成为深度学习领域的常用工具。文章采用MNIST数据集,包含7万张手写数字图片,用于训练和测试神经网络。通过将图片像素重新排列为一维阵列,并逐层计算节点值,神经网络能够识别和处理图像信息,最终输出数字识别的概率。文章详细介绍了神经网络的构建过程,包括激活函数的使用和参数的调

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#pytorch#神经网络#人工智能
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