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7-1 拯救007
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Linux系统中安装redis+redis后台启动+常见相关配置
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全方位碾压chatGPT4的全球最强模型Claude 3发布！速通指南在此！保姆级教学拿脚都能学会！
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【Ai生态开发】Spring AI上架，打造专属业务大模型，AI开发再也不是难事！
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【Spring底层原理高级进阶】【SpringCloud整合Spring Security OAuth2】深入了解 Spring Security OAuth2：底层解析＋使用方法+实战
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Linux服务器安装MySQL
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【数据结构与算法】常用算法 前缀和
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【Spring底层原理高级进阶】基于Spring Boot和Spring WebFlux的实时推荐系统的核心：响应式编程与 WebFlux 的颠覆性变革
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【Spring实战】动手拥有自己的ai小站！使用Springboot整合Spring Cloud Gateway实现对接open ai并实现令牌记量和限制对话次数
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【数据结构与算法】递归、回溯、八皇后 一文打尽！
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【Redis实战】有MQ为啥不用？用Redis作消息队列！？Redis作消息队列使用方法及底层原理高级进阶
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【Spring原理高级进阶】有Redis为啥不用？深入剖析 Spring Cache：缓存的工作原理、缓存注解的使用方法与最佳实践
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【个人笔记】计算机网络五层结构理解
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【数据结构与算法】【初学者也能学的数据结构与算法】迭代算法专题
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【Spring boot实战】Springboot＋对话ai模型整体框架+高并发线程机制处理优化+提示词工程效果展示（按照框架自己修改可对接市面上百分之99的模型）
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【Spring原理进阶】SpringMVC调用链＋JSP模板应用讲解
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【算法沉淀】刷题笔记：并查集 带权并查集+实战讲解
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【Spring底层原理高级进阶】微服务 Spring Cloud 的注册发现机制：Eureka 的架构设计、服务注册与发现的实现原理，深入掌握 Ribbon 和 Feign 的用法 ️
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【设计模式】springboot3项目整合模板方法深入理解设计模式之模板方法（Template Method）
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【Spring源码解读 底层原理高级进阶】【上】探寻Spring内部：BeanFactory和ApplicationContext实现原理讲解
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【数据结构与算法】力扣刷题记之 稀疏数组
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Linux环境下安装nmp（Centos环境）保姆级教学 一步到位
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【Spring底层原理高级进阶】Spring Batch清洗和转换数据，一键处理繁杂数据！Spring Batch是如何实现IO流优化的？本文详解！
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Spring 的奇幻起源：从 IoC 容器到 Bean 的魔法世界 （下）
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ai对话---多线程并发处理问题
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7-1 设计一个风扇Fan类
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【bug日记】已解决：Invalid bound statement (not found): 找不到对应的Mapper映射类
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【数据结构与算法】【约瑟夫问题】还在用递归？教你用链表秒杀约瑟夫
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什么！？实战项目竟然撞到阿里面试的原题！？？？关于MyBatis Plus的缓存机制
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Redis企业项目实战--登录校验拦截器
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7-2 校园角色类设计(学生Student、教员Faculty和职员Staff)
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如何优雅的将对象数组返回给前端？
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2024-05-15
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2024-05-15
异常处理器与拦截器 深入探究 --拦截器状态码无法被识别
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MyBatis Plus的“幻查” 规范到底要怎样使用哪几个查询函数 为什么会出现幻查？还有幻删为什么会删不掉
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2024-05-15
Linux服务器安装MySQL
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2024-05-15
【数据结构与算法】常用算法 前缀和
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回答了问题
2024-03-18
如何优雅的进行入参数据校验？
在进行入参数据校验时，我会使用以下一些优雅的处理方式： 使用注解：Java 提供了一些注解，如 @NotNull、@NotBlank、@Valid 等，用于对输入参数进行校验。通过在方法参数上添加这些注解，可以简化校验逻辑并提高代码的可读性。 使用校验框架：Java 中有一些开源的校验框架，如 Hibernate Validator、Apache Commons Validator 等，可以方便地进行数据校验。这些框架提供了丰富的校验规则和注解，可以减少手动编写校验代码的工作量。 自定义校验方法：对于特定的校验需求，我会编写自定义的校验方法。例如，针对某个字段需要特定的校验逻辑，可以编写一个专门的校验方法来处理。赞1 踩0 评论0 -
回答了问题
2024-03-18
你体验过让大模型自己写代码、跑代码吗？
参与话题：目前大模型生成的代码可能会曲解开发者需求，遇到这种情况如何优化？回答：一般情况下 ai都无法理解过多复杂的条件和要求例如“帮我写个QQ”，“帮我用Mybatis框架 完成对xx数据的curd并将可能会发生数据一致性问题的地方做出管理和优化，并分析其中的安全漏洞”诸如此类的要求 过于多的要求导致他们无法完全理解 但他们对单一的功能需求完成的很出色，例如“（此处省略一堆代码）以上是我的代码请你在我的基础之上，做出数据一致性的优化”像这样的工作 ai就能很好的完成所以 我认为应该把复杂的问题 拆分成若干个简单的子问题 让ai每次只做一件事 有点像软件设计当中的 单一职责原则。再根据自己的经验将其拼凑起来 倒不失为一种解决方案赞1 踩0 评论0