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- Java开发知识图谱：Neo4j与NLP实战教程
- 开发知识图谱需结合Java、Neo4j和NLP技术，具体步骤如下：1.搭建Neo4j图数据库环境，安装Neo4jDesktop或社区版服务器，使用Cypher定义节点与关系，并通过Java驱动连接操作数据库；2.利用NLP提取实体与关系，借助工具如StanfordCoreNLP、HanLP进行分词、命名实体识别及依存句法分析，从文本中提取结构化信息；3.构建Java应用整合NLP与Neo4j，编写文本读取模块，调用NLP处理结果并转化为Cypher语句插入数据库，可结合SpringBoot实现可视化展示；
- 文章 · java教程 | 3星期前 | java NLP 知识图谱 Neo4j 实体与关系 477浏览 收藏
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- Java开发必备VSCode插件推荐
- VSCode通过插件组合能成为强大的Java开发工具，核心在于安装微软官方的Java扩展包。该扩展包包含LanguageSupportforJava（提供智能补全、错误检查）、DebuggerforJava（调试功能）、TestRunnerforJava（运行单元测试）、Maven/Gradle插件（项目管理）和ProjectManagerforJava（项目切换），为开发提供完整基础支持。此外，SpringBootExtensionPack（提升SpringBoot开发效率）、GitLens（增强Git
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- JavaStreamAPI过滤映射排序全解析
- 在Java中，StreamAPI通过filter、map和sorted方法高效处理集合数据。第一步用filter保留需要的数据，如筛选年龄大于25的用户；第二步用map转换数据结构，如提取用户名或计算数值平方；第三步用sorted对结果排序，支持单条件、多条件及降序排列，同时需注意空值和异常处理。
- 文章 · java教程 | 3星期前 | 477浏览 收藏
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- JavaStruts生成CSV并上传FTP方法
- 本教程介绍了如何在JavaStruts框架中，无需在本地创建实际文件，直接基于ArrayList数据动态生成CSV文件，并通过ByteArrayOutputStream和ByteArrayInputStream将其转换为InputStream，最终上传至FTP服务器。这种方法避免了磁盘I/O操作，提高了效率，并简化了文件处理流程。
- 文章 · java教程 | 1星期前 | 477浏览 收藏
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- JavaScanner优化：避免重复输入与对象实例化技巧
- 本文旨在探讨在Java中将Scanner对象和输入逻辑放置在类字段初始化器中时，因多次创建对象而导致重复输入的问题。文章将详细阐述其原因，并提供最佳实践，包括使用构造方法进行对象初始化、合理管理Scanner的生命周期，以及区分实例初始化与静态初始化的重要性，从而帮助开发者编写更健壮、可维护的代码。
- 文章 · java教程 | 6天前 | 477浏览 收藏
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- SpringBoot下载GCP文件教程
- 本文旨在指导开发者如何在SpringBoot应用中实现从GoogleCloudStorage(GCS)Bucket下载文件的功能。内容涵盖必要的准备工作，包括配置身份验证、创建服务账号，以及设置环境变量，并提供关键代码示例，帮助你快速构建可靠的文件下载API。
- 文章 · java教程 | 5天前 | 477浏览 收藏
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- Java如何处理气象大数据？Spark并行计算解析
- Java处理气象大数据结合Spark的并行计算能力，是一种高效且成熟的方案。其核心在于构建基于Java和Spark的分布式处理管道，流程包括：1.利用Java解析NetCDF、GRIB等复杂格式数据；2.将数据转换为Spark的RDDs/DataFrames进行分布式处理；3.通过SparkSQL优化结构化数据查询；4.使用Java编写UDFs实现复杂气象算法；5.借助SparkMLlib进行机器学习预测。面对气象数据PB级增长、多维格式多样、实时性高、质量参差不齐及时空关联复杂等挑战，Spark通过按时
- 文章 · java教程 | 4星期前 | 476浏览 收藏
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- Java常用XML解析器和生成器有哪些？
- 解析和生成是Java处理XML的两大方向，解析包括DOM适合小文件、SAX适合大文件顺序读取、StAX主动控制解析过程，JDOM和dom4j提供简洁API；生成方式包括DOM构建输出、JAXB对象与XML互转、XStream和SimpleXML第三方库提升效率。选择时根据文件大小、操作需求和开发效率决定，传统系统或Web服务仍需依赖XML。
- 文章 · java教程 | 3星期前 | 476浏览 收藏
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- Java矩阵加减乘运算实现教程
- 在Java中实现矩阵运算需自定义代码的原因主要有三：1.出于学习目的，通过亲手编写代码可深入理解矩阵运算的底层逻辑；2.在资源受限或仅需基础运算的场景下，轻量级实现可避免引入第三方库依赖；3.相比直接使用高级框架，自定义代码有助于掌握核心机制，便于调试和优化。此外，为避免维度不匹配错误，应在执行运算前进行维度检查，并推荐抛出IllegalArgumentException以明确错误原因。对于更复杂的矩阵操作如转置、行列式计算、逆矩阵求解及特征值分析等，虽然理论上均可自行实现，但因复杂度高且涉及数值稳定性问
- 文章 · java教程 | 6天前 | java IllegalArgumentException 数学库 矩阵运算 维度匹配 476浏览 收藏
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- JavaPriorityQueue使用详解与实战教程
- Java中的PriorityQueue是一种基于堆实现的优先队列，其核心特性是每次取出优先级最高的元素。1.它提供了多种构造函数，包括默认容量和排序方式、指定容量、自定义比较器以及从集合初始化；2.常用方法如offer/add插入元素、poll/remove移除元素、peek查看队首、size获取大小、contains检查是否存在，其中offer更安全，poll和remove时间复杂度为O(logn)，peek和size为O(1)，contains为O(n)；3.可通过实现Comparator接口自定义排
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- JPA级联删除前如何检查子记录
- 本文探讨在数据库不支持外键约束时，如何通过JPA在应用层高效实现父子记录的引用完整性检查。核心策略是利用自定义实体监听器（@EntityListeners）结合SpringDataJPA的findFirstBy或findTop1By方法，在删除父实体前快速判断是否存在关联子记录，从而避免加载全部子记录的性能开销，确保数据一致性。
- 文章 · java教程 | 6小时前 | 476浏览 收藏
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- Java多级缓存热点数据识别技巧
- 热点数据发现的本质在于动态识别高频访问数据并优化其在缓存层级中的存储位置，以提升系统性能。1.构建分层缓存架构（如L1本地缓存与L2分布式缓存）；2.在访问时对数据计数或标记，达到阈值即认定为热点；3.L1利用自带统计功能或自定义计数器识别局部热点；4.L2通过独立计数器、HyperLogLog等识别全局热点；5.发现后执行晋升操作，包括L2到L1预热、L1内部优先级提升及L2优先加载源数据；6.热点判定需综合访问频率、数据大小、加载成本和时效性；7.实现方式包括基于计数器、缓存库统计、滑动窗口采样等；8
- 文章 · java教程 | 3星期前 | 475浏览 收藏
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- Java高并发线程池优化技巧
- 要合理配置Java线程池需遵循以下步骤：1.根据任务类型设置核心线程数，CPU密集型设为CPU核心数或+1，IO密集型可设为CPU核心数的2~3倍；2.选择合适的队列类型和大小，如ArrayBlockingQueue防OOM，SynchronousQueue用于快速执行场景；3.优先使用CallerRunsPolicy拒绝策略，让调用方限流；4.避免直接使用Executors工具类创建，应显式指定参数、使用自定义线程工厂并监控运行状态；5.根据负载动态调整配置并持续优化。
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