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- MongoDB聚合查询教程与案例解析
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- 绕过前端验证的实用技巧分享
- 本文介绍了一种在SpringBoot后端应用中使用SpringSecurity实现基本身份验证时,如何绕过来自特定前端应用的身份验证,同时保持对其他客户端(如Postman、RestTemplate)的身份验证要求。通过配置反向代理(例如Nginx),可以根据请求来源绕过基本身份验证,从而实现安全且灵活的访问控制。
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- Java时间戳转日期实用教程
- 本文旨在解决Java中将不同格式的时间戳字符串(特别是包含UTC偏移量的时间戳)统一转换为特定格式的问题。我们将深入探讨java.time包,特别是OffsetDateTime类,如何高效、准确地处理这类转换,并提供详细的代码示例,避免传统java.util.Date或LocalDateTime可能导致的解析异常。
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- Python发邮件教程:smtplib配置全解析
- 要使用Python发送电子邮件,核心在于smtplib和email模块。1.使用smtplib模块与SMTP服务器通信以发送邮件;2.利用email.message中的EmailMessage类构建邮件内容(如主题、正文);3.配置SMTP服务器地址、端口及安全认证方式(如应用专用密码);4.添加try-except块处理常见错误(如SMTPAuthenticationError);5.对于附件邮件,通过add_attachment()方法添加文件并使用mimetypes猜测MIME类型;6.发送HTML
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- Java日志过大处理方法:切割与归档配置详解
- 为解决Java应用日志文件过大问题,应配置日志框架实现自动切割与归档。1.使用Logback时,通过logback-spring.xml配置TimeBasedRollingPolicy和SizeAndTimeBasedFNATP策略,实现按天和按大小(如50MB)滚动日志,并设置maxHistory保留7天历史日志;2.使用Log4j2时,在配置中使用RollingFileAppender,结合TimeBasedTriggeringPolicy和SizeBasedTriggeringPolicy实现相同功
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- Java多线程核心技巧与实战解析
- Java多线程编程能提升程序并发执行效率,但需解决线程安全、死锁等问题。1.线程安全问题源于共享可变数据与非原子操作,可通过synchronized或Lock实现同步控制;2.合理选择线程池如newFixedThreadPool、newCachedThreadPool可优化性能;3.volatile关键字保障变量可见性与禁止指令重排,但不保证原子性;4.避免死锁应破坏其必要条件,如按固定顺序加锁或使用定时锁;5.实战中可通过多线程分片上传文件提高效率。掌握这些核心技术并结合实践,才能真正用好多线程编程。
- 文章 · java教程 | 5天前 | 线程池 线程安全 死锁 Java多线程 volatile 442浏览 收藏
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- Python实现半导体缺陷检测方法解析
- Python在半导体封装外观缺陷识别中的应用核心在于结合图像处理与深度学习技术。1.首先通过工业相机和光源系统获取高分辨率图像数据,并进行降噪、灰度化、对比度增强和尺寸归一化等预处理。2.随后采用两种主流方法进行缺陷识别:一是基于Canny算子、形态学操作和GLCM的图像处理方法,具有较强可解释性但鲁棒性不足;二是构建CNN模型(如VGG、ResNet)进行分类或U-Net、MaskR-CNN进行定位与分割的深度学习方法,具备更强适应性和准确性。3.常用工具包括OpenCV、Pillow、NumPy用于图
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- CSS关键帧数据标签动画技巧
- 要实现CSS数据标签的逐帧动画,核心是使用@keyframes规则精确控制动画关键帧。①通过定义多个时间点(如0%、15%、30%等)的样式状态,实现非线性、跳跃感强的视觉效果;②相比transition,@keyframes支持多状态控制和steps()步进函数,适合复杂动画需求;③常见应用场景包括数值跳动、状态指示器、图表标签动态显示和微交互反馈;④优化方面应优先使用transform和opacity属性、合理使用will-change、控制动画时长与缓动函数,并考虑可访问性以提升性能与用户体验。
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- 网页页眉怎么设置?HTML与CSS实现方法
- header标签在HTML5中用于定义页面或区域的引言性内容,具有明确的语义化作用;2.它通常包含Logo、主导航、搜索框等核心元素;3.使用header而非div能提升可访问性、SEO和代码可维护性;4.响应式设计通过Flexbox/Grid布局与媒体查询实现,小屏幕下可采用堆叠布局或汉堡菜单;5.结合CSS样式和JavaScript交互,可构建适应多设备的高效页眉。
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- PythonAI开发全流程解析
- 做Python人工智能项目关键在于理清流程并踩对节奏。1.明确目标:先确定要解决的问题,如图像分类或聊天机器人,不同目标决定不同的技术选型和数据收集方式,别急着写代码,先画流程图理清结构;2.数据准备:AI模型依赖高质量数据,包括收集(如ImageNet)、清洗、统一格式和标注,建议使用Pandas、OpenCV、jieba等工具预处理;3.模型选择与训练:根据任务复杂度选用Scikit-learn、TensorFlow或PyTorch,图像任务可用ResNet迁移学习,NLP任务用Transformer
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