java教程技术文章
-
- CompletableFuture批量请求处理及结果顺序保证技巧
- 高效处理批量接口请求：利用CompletableFuture保证顺序在处理大量数据时，并发调用第三方接口能够显着提升效率�...
- 文章 · java教程 | 1年前 | 439浏览 收藏
-
- Java多线程：高效处理1000+次第三方接口请求秘籍
- 高效处理大量接口请求：Java多线程方案探讨许多应用场景都需要与第三方系统进行交互，但当需要处理大量数�...
- 文章 · java教程 | 1年前 | 439浏览 收藏
-
- Elasticsearch技巧：快速筛选嵌套数组，精准定位目标文档！
- Elasticsearch嵌套数组条件筛选详解在Elasticsearch中，如何高效地查询包含嵌套数组且满足特定条件的文档是一个常�...
- 文章 · java教程 | 1年前 | 439浏览 收藏
-
- FHIR剂量支持 - 将hapi fhir剂量变成您所需语言的人类可读文本，更多
- 代码示例：以下Java代码片段展示了如何使用fds库将FHIR剂量数据转换为人类可读文本：importio.github.jy95.fds.common.types.DisplayOrder;importio.github.jy95.fds.r4.DosageAPIR4;importio.github.jy95.fds.r4.config.FDSConfigR4;importorg.hl7.fhir.r4.model.Dosage;importjava.util.List;pu
- 文章 · java教程 | 1年前 | 439浏览 收藏
-
- LocalDate日期序列化报错：服务间接口调用日期参数如何正确处理？
- 问题：接口接收参数序列化日期localdate的时候报错了？问题详情：前端向服务一接口传参，服务一调用服务二接...
- 文章 · java教程 | 1年前 | 439浏览 收藏
-
- SocketIO与WEB服务能否共享80端口？
- socketio能与WEB服务共享端口吗？提问者提出，传统的socketio和WEB...
- 文章 · java教程 | 1年前 | 439浏览 收藏
-
- OpenCV 4.10.0 Java中缺少img_hash包怎么办？
- 在OpenCV4.10.0Java包中，没有org.opencv.img_hash包，但可以通过以下步骤从源代码中构建该模块：获取OpenCV和...
- 文章 · java教程 | 1年前 | 439浏览 收藏
-
- 如何基于Java和标签访问量实现个性化推荐？
- 基于标签访问量实现个性化推荐在Java...
- 文章 · java教程 | 1年前 | 439浏览 收藏
-
- @Qualifier 注解 Spring Boot 详解
- springboot中的@qualifier注解用于解决当您有多个相同类型的bean但想要注入特定的bean时出现的歧义。当存在多个候选者时，它可以帮助spring确定应该自动装配哪个bean。以下是@qualifier有用的所有常见场景，并附有示例：场景1：相同类型的多个bean您可能有多个相同类型的bean，并且您想注入特定的一个。示例：importorg.springframework.stereotype.component;@componentpublicclassdogimplementsan
- 文章 · java教程 | 2年前 | 439浏览 收藏
-
- Java 语法特性对函数线程安全性的影响
- Java语法特性对函数线程安全性有影响，通过使用final、volatile和synchronized可以保证线程安全。final关键字使变量或方法不可变，volatile确保变量在多线程间一致，而synchronized用于同步代码块或方法，确保共享资源的独占访问。利用这些特性，可以创建可在多线程环境中安全运作的代码。
- 文章 · java教程 | 2年前 | java 函数线程安全性 439浏览 收藏
-
- 在 Gradle 中如何利用函数式编程提高构建自动化？
- 通过函数式编程提升Gradle构建自动化：函数式编程原理强调不可变性、函数高阶和组合性。Gradle提供了Closure闭包、Map和Filter方法、守护类型等机制来集成函数式编程原则。实战案例：自定义Manifest合并任务展示了如何使用函数式编程处理多个源目录并合并Android清单文件。函数式编程提高了构建自动化的简洁性、可靠性和可维护性。
- 文章 · java教程 | 2年前 | 函数式编程 gradle 439浏览 收藏
-
- 如何将 Java 框架与其他技术叠加以增强移动应用程序？
- Java框架叠加增强移动应用叠加Java框架可提升移动应用功能：添加GooglePlay服务库依赖项添加Room库依赖项创建实体类和DAO接口定义数据库操作创建数据库类初始化FirebaseAuth使用Room和FirebaseAuth保存和检索用户数据
- 文章 · java教程 | 2年前 | java 移动应用程序 439浏览 收藏
-
- MyBatis框架中的SqlSession如何管理数据库连接？
- SqlSession在MyBatis中管理数据库连接，其关键方法有：openSession()：开启数据库连接。commit()：提交事务，持久化数据库变更。close()：关闭数据库连接，释放资源。
- 文章 · java教程 | 2年前 | MyBatis 439浏览 收藏
-
- 理解Spring Boot中的@Transactional
- 在SpringBoot中管理事务可以使用@Transactional注解来完成。在这篇博文中，我们将探讨如何使用@Transactional来确保数据一致性并简化SpringBoot应用程序中的错误处理。1.基本使用要使用@Transactional，您通常将其放置在您想要事务行为的服务类的方法上。导入org.springframework.stereotype.Service；导入org.springframework.transaction.annotation.Transactional;@服务公共
- 文章 · java教程 | 2年前 | 439浏览 收藏
-
- Java框架商业支持协议签署要点
- 签署Java框架商业支持协议至关重要，以确保获得适当的服务和维护。协议应明确定义服务范围、响应时间、修正时间、补丁和升级处理、定制支持和知识库访问。案例1和案例2展示了如何通过与提供商合作，获得快速响应、快速修正和持续稳定性。
- 文章 · java教程 | 2年前 | java 框架 439浏览 收藏
查看更多
课程推荐
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案，代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景，打造一站式知识长龙服务，适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例，全面具体可落地，从理论到实践，一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通，使学习者贴近时代脉搏，做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信：Le-studyg；在课程中，我们将首先介绍MySQL8的新特性，包括性能优化、安全增强、新数据类型等，帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着，我们将深入解析MySQL的网络通信机制，包括协议、连接管理、数据传输等，让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网，分为导航，轮播，关于我们，成功案例，服务流程，团队介绍，数据部分，公司动态，底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局，支持响应式，有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- Golang深入理解GPM模型
- Golang深入理解GPM调度器模型及全场景分析，希望您看完这套视频有所收获；包括调度器的由来和分析、GMP模型简介、以及11个场景总结。
- 474次学习
查看更多
AI推荐
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集，涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用，助力提升NLP模型性能。
- 452次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台，提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能，助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 520次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制，用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜，助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 536次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM（Holistic Evaluation of Language Models）大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景，涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标，助力开发者全面优化语言模型性能。
- 483次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台，提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景，助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 304次使用
