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若依vue前端queryParams搜索下拉框无法重置或者重置值有问题

最后试了一下在resetQuery方法里面给queryParams重新赋上一个对象,发现可以正常重置了,能保证值不会改变,还有从菜单点进去重置值会消失。在A页面点击查看详情跳B页面,发现如果选择不同行跳转的话,点击重置按钮,下拉框里面的值会变成第一次进来的值。找了一圈没找到答案。

#vue.js#前端#javascript
记一次使用arthas等工具排查代码执行慢的过程

部门内有个报表项目,操作几次报表全表审核,容器就会重启,k8s容器给了4个G。使用arthas工具排查,定位问题后最终解决。

#java#性能优化
Spring AI使用JSON Schema导致模型调用速度极慢

在Spring AI项目中,强制JSON格式输出时发现性能差异。显式指定response_format为JSON_SCHEMA能确保结构化数据,但调用耗时约11秒。改用简单调用或最小化jsonSchema配置后,响应时间降至1秒左右。测试发现不同模型对type值的兼容性不同(如Qwen不支持json_object)。建议:1)为速度可去掉jsonSchema但需处理格式波动;2)或仅配置基本typ

#spring#json#java
mybatis与oracle数据库jdbcType类型对应关系

忽略表名和列名😂,这里注意一下这几个NUMBER类型,有的类型其实我建的是INTERGE和DECIMA,但是实际上表建好之后,还是使用的NUMBER,这个有疑惑的可以去百度一下,大概就是oracle数字类型的其实只有NUMBER,其他一些整数类型啥的都是建立在NUMBER上的。之前都是百度上搜的,各种对应的都有,总觉得有问题,最后直接通过跑代码查看了一下对应关系,我用的oracle是19c。or

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#数据库#mybatis#oracle
5步在Trae中配置SQLcl MCP,让AI直接操作Oracle数据库

本文详细介绍了将Oracle数据库接入Trae MCP的5个步骤:1)下载SQLcl工具并解压;2)测试数据库连接;3)使用conn -save保存密码实现免密登录;4)在Trae中配置MCP Server(需注意路径格式);5)在Trae中通过自然语言查询数据库。文章重点说明了密码保存和MCP配置的关键细节,并提供了完整的JSON配置示例,最终实现AI直接返回查询结果的功能。整个过程需要注意Wi

#数据库#oracle
理解Trae:从系统消息、工具调用到协作模式

Trae等AI编程工具通过持续发送系统消息,让AI感知工作环境。其单次任务通过多次generate、上下文接力与流通道复用实现“边说边查”。/plan与/spec模式将大型任务标准化为“生成设计文档->确认->执行”流程。Trae的“智能”源于大语言模型推理、本地上下文感知、工具集及协作流程的结合,理解其原理可更高效地使用工具。

5步在Trae中配置SQLcl MCP,让AI直接操作Oracle数据库

本文详细介绍了将Oracle数据库接入Trae MCP的5个步骤:1)下载SQLcl工具并解压;2)测试数据库连接;3)使用conn -save保存密码实现免密登录;4)在Trae中配置MCP Server(需注意路径格式);5)在Trae中通过自然语言查询数据库。文章重点说明了密码保存和MCP配置的关键细节,并提供了完整的JSON配置示例,最终实现AI直接返回查询结果的功能。整个过程需要注意Wi

#数据库#oracle
5步在Trae中配置SQLcl MCP,让AI直接操作Oracle数据库

本文详细介绍了将Oracle数据库接入Trae MCP的5个步骤:1)下载SQLcl工具并解压;2)测试数据库连接;3)使用conn -save保存密码实现免密登录;4)在Trae中配置MCP Server(需注意路径格式);5)在Trae中通过自然语言查询数据库。文章重点说明了密码保存和MCP配置的关键细节,并提供了完整的JSON配置示例,最终实现AI直接返回查询结果的功能。整个过程需要注意Wi

#数据库#oracle
5步在Trae中配置SQLcl MCP,让AI直接操作Oracle数据库

本文详细介绍了将Oracle数据库接入Trae MCP的5个步骤:1)下载SQLcl工具并解压;2)测试数据库连接;3)使用conn -save保存密码实现免密登录;4)在Trae中配置MCP Server(需注意路径格式);5)在Trae中通过自然语言查询数据库。文章重点说明了密码保存和MCP配置的关键细节,并提供了完整的JSON配置示例,最终实现AI直接返回查询结果的功能。整个过程需要注意Wi

#数据库#oracle
理解Trae:从系统消息、工具调用到协作模式

Trae等AI编程工具通过持续发送系统消息,让AI感知工作环境。其单次任务通过多次generate、上下文接力与流通道复用实现“边说边查”。/plan与/spec模式将大型任务标准化为“生成设计文档->确认->执行”流程。Trae的“智能”源于大语言模型推理、本地上下文感知、工具集及协作流程的结合,理解其原理可更高效地使用工具。

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