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- MyBatis批量插入优化方法详解
- MyBatis批量插入数据提升效率的核心方法包括：1.使用ExecutorType.BATCH，重用Statement并缓存多条SQL一次性提交；2.调整jdbc.batch_size参数优化批次大小；3.利用数据库支持的单条多值插入语法配合MyBatis的<foreach>标签；4.避免在循环中调用Mapper方法，应组织成List一次性传递；5.使用数据库连接池减少连接开销；6.关闭自动提交减少事务开销；7.根据情况选择使用存储过程或优化SQL语句。同时需注意处理自增主键、内存溢出和性能监
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- Laravel迁移外键重复列怎么解决
- 本文探讨Laravel8迁移中常见的“重复列”外键错误，该错误通常源于同时使用unsignedBigInteger和foreignId定义同一列。教程将详细解释foreignId()->constrained()的正确用法，指出其已包含列创建逻辑，从而避免重复定义，确保数据库迁移顺利进行。通过具体代码示例，帮助开发者理解并规避此问题，提升Laravel数据库操作的效率与准确性。
- 文章 · php教程 | 1分钟前 | 172浏览 收藏
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- Java读取文件换行与制表符处理方法
- 本文旨在解决Java读取包含特殊字符（如换行符\n、制表符\t）的文件时，如何正确解析和处理这些字符的问题。通过使用正则表达式的replaceAll方法，我们可以区分并正确替换原始字符和转义字符，从而获得预期的文本格式。本文将提供详细的代码示例和解释，帮助开发者有效处理此类情况。
- 文章 · java教程 | 1分钟前 | 300浏览 收藏
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- Python解析XML的几种方法汇总
- 推荐使用xml.etree.ElementTree模块解析XML。1.它提供简洁高效的API处理XML数据，适用于读取、修改和创建操作。2.通过将XML加载为树状结构，支持直观遍历和节点操作，适合中小型文件。3.对于超大文件，推荐SAX解析器，因其内存占用低，适合流式处理。4.若需节点级操作，可选用xml.dom.minidom，但其内存消耗较大。5.处理命名空间时，需在查找中显式包含URI或使用命名空间映射。6.属性处理可通过elem.get()方法安全获取，避免因属性缺失导致程序崩溃。ElementT
- 文章 · python教程 | 2分钟前 | 命名空间 XML解析 SAX ElementTree 属性处理 407浏览 收藏
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- CSS容器查询如何响应数据变化布局
- CSS通过容器查询（ContainerQueries）响应数据变化重新布局，核心在于组件根据父容器尺寸而非视口宽度调整样式。1.使用container-type定义容器监听方向（inline-size、block-size或size）。2.通过container-name命名容器，便于复杂结构中定位。3.子元素使用@container规则根据容器尺寸应用不同样式。当数据变化导致内容尺寸改变时，组件内部能立即感知并局部调整布局，避免依赖全局视口宽度。这种机制提升了组件的自适应性和复用性，使响应式设计更精准高
- 文章 · 前端 | 4分钟前 | 185浏览 收藏
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- 学Python需要什么基础？
- 学习Python需要具备以下基础知识：1.编程基础：理解变量、数据类型、控制结构、函数和模块。2.算法与数据结构：掌握列表、字典、集合等数据结构及排序、搜索等算法。3.面向对象编程：熟悉类、对象、继承、封装和多态。4.Python特有的特性：了解列表推导式、生成器、装饰器等。5.开发工具和环境：熟练使用PyCharm、VSCode等IDE，及虚拟环境和包管理工具。
- 文章 · python教程 | 4分钟前 | 356浏览 收藏
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- HTML5剪贴板API使用详解
- ClipboardAPI不生效的常见原因包括非HTTPS环境、缺少用户手势触发、权限被拒绝。解决方案依次为：1.确保网站部署在HTTPS下，本地开发可使用localhost；2.复制粘贴操作必须由用户明确交互（如点击按钮）触发，避免自动执行；3.通过navigator.permissions.query检查剪贴板权限状态，确保未被拒绝；4.调试时查看控制台错误信息，针对NotAllowedError、SecurityError等进行处理；5.使用async/await捕获Promise异常，提供用户反馈。
- 文章 · 前端 | 6分钟前 | 479浏览 收藏
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- Python求分位数的几种方法
- 在Python中计算数据的分位数，主要通过NumPy和Pandas库实现。1.NumPy的percentile()函数适用于数组数据，接受数据和0到100之间的百分位数参数；2.Pandas的quantile()方法适用于DataFrame或Series，接受0到1之间的分位数参数，更适合结构化数据；3.两者均支持插值方法设置，如linear、lower、higher、nearest和midpoint，用于处理分位点位于数据点之间的情况；4.Pandas默认忽略NaN值进行计算，而NumPy会返回NaN；
- 文章 · python教程 | 7分钟前 | Python Numpy Pandas 分位数 groupby() 357浏览 收藏
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- Java模块系统如何保护内部类？
- 本文旨在阐述如何利用Java模块系统（JPMS）实现库的内部类封装，防止外部用户直接访问。文章将深入探讨JPMS的核心概念，如可靠配置和强封装，以及模块路径与类路径的区别。同时，提供一些实用的替代方案，帮助开发者在不强制模块化的情况下，有效管理API的可见性，并引导用户遵循最佳实践。
- 文章 · java教程 | 7分钟前 | 383浏览 收藏
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- Promise实现网络请求重试方法详解
- 网络请求重试机制对前端应用至关重要，因为它能有效应对瞬时性网络问题，如信号波动、服务器短暂不可用等，从而提升用户体验和应用稳定性。它通过给予请求多次尝试的机会，避免因偶发故障直接报错，增强应用的健壮性和可靠性。
- 文章 · 前端 | 8分钟前 | 121浏览 收藏
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- Nixflakes管理Golang依赖实现可复现构建
- 在Nix生态中管理Golang依赖的核心方法是利用Nix的声明式特性确保构建环境的一致性和可复现性，具体步骤如下：1.使用go.mod定义项目依赖，保持其完整性和一致性，并通过gomodtidy清理无用依赖；2.利用buildGoModule函数基于go.mod自动生成依赖表达式并下载源码，指定goVersion参数锁定编译器版本，通过patches或modOverride替换特定依赖；3.使用NixFlakes统一项目结构，在flake.nix中定义依赖、构建脚本和开发环境，实现全栈可复现；4.遇到依赖
- Golang · Go教程 | 10分钟前 | 476浏览 收藏
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- BOM暗黑模式实现技巧解析
- 实现暗黑模式的核心步骤如下：1.使用window.matchMedia检测系统主题偏好；2.结合localStorage存储用户手动选择；3.通过JavaScript动态调整CSS变量或切换类；4.在CSS中定义主题变量并结合媒体查询设置不同值；5.页面加载时优先应用用户保存的主题，否则根据系统偏好初始化；6.提供主题切换按钮并监听系统偏好变化以自动响应。该方法兼顾了用户系统偏好与手动选择，利用CSS变量使样式管理更清晰，同时确保逻辑清晰且维护方便。
- 文章 · 前端 | 10分钟前 | 279浏览 收藏
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- 优化OAuth2体验：跨页共享令牌技巧
- 本文探讨了在使用GoogleOAuth2requestAccessToken()时，如何避免在新标签页中重复出现登录弹窗的问题。核心在于理解Google授权机制中第三方Cookie的限制。解决方案是，在用户首次成功授权后，将获得的访问令牌（AccessToken）安全地存储在应用自身的Cookie或本地存储中，从而实现令牌在不同标签页间的共享，显著提升用户体验，避免不必要的干扰。
- 文章 · 前端 | 10分钟前 | 433浏览 收藏
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- Java跨域Token认证与登录方案
- 要在Java前后端实现跨域Token传递和登录认证，核心在于后端正确配置CORS策略并支持凭证传递，同时前端需配合携带Token。1.后端使用SpringBoot时可通过实现WebMvcConfigurer接口进行全局CORS配置，明确允许来源、方法、头信息，并设置allowCredentials(true)以支持凭证；2.局部CORS可通过@CrossOrigin注解实现；3.前端使用axios时应配置withCredentials:true，并在请求拦截器中添加Authorization头携带JWT；
- 文章 · java教程 | 11分钟前 | jwt 前后端分离 Java跨域 Token认证 CORS配置 250浏览 收藏
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- PythonCUSUM算法检测时间序列突变点
- CUSUM算法适合检测时间序列均值突变的核心原因在于其对累积偏差的敏感性。1.它通过计算数据点与参考均值的偏差累积和，当累积和超出阈值时判定为突变点；2.其上下CUSUM分别检测均值上升与下降，增强检测全面性；3.算法逻辑直观，抗噪声能力强，能捕捉趋势性变化；4.在Python中可通过ruptures库实现，关键参数为penalty（控制检测严格度）与n_bkps（指定突变点数量），其中penalty更灵活适用于未知突变数量的情况；5.除CUSUM外，Pelt适用于多种变化类型且效率高，Binseg适合大
- 文章 · python教程 | 12分钟前 | Python 时间序列 突变点检测 CUSUM算法 ruptures库 452浏览 收藏
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