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RSS订阅原创 redis入门全网最详细：Spring Data Redis 常用 API
本文整理 Spring Data Redis 核心操作 API，基于 Spring Boot 环境，代码可直接复制使用，涵盖字符串、哈希、列表、集合、有序集合及通用操作等核心场景。
2025-12-17 01:52:30
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原创 【为什么项目中要经常用到threadlocal？】
在后端项目开发中，我们常与多线程打交道——无论是处理并发请求的Tomcat线程池，还是异步任务的线程池，都绕不开“线程安全”和“数据传递”两大核心问题。而ThreadLocal作为JVM层面的线程私有存储工具，凭借其独特的特性，成为了项目中的“常客”。今天结合实际开发经验，聊聊它的核心价值，以及和Redis、Session的本质差异。
2025-12-17 01:11:36
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原创 mybatis-plus从小白到大神【全网最好理解，超详细】
这是最常见的需求。当IService在 Service 实现类中直接写新方法（如上面的在 Mapper 中定义自定义 SQL，然后在 Service 中调用。关键在于使用方法。内部持有一个你的 Mapper 实例，方法就是用来获取它的。
2025-12-14 03:01:31
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原创 为什么业务逻辑判断，一般都是反向校验if？（卫语句）
维度正向校验（嵌套）反向校验（卫语句）可读性差（嵌套越深越难读）优（扁平化，主流程清晰）维护/扩展难（修改需调整嵌套结构）易（新增/删除仅改单行）性能差（无效逻辑执行到嵌套内层）优（快速失败，提前终止）出错概率高（缩进/括号易出错）低（平铺结构，逻辑独立）反向校验的核心不是“必须写反向if”，而是把异常场景前置，让主逻辑摆脱嵌套。
2025-12-13 21:40:42
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原创 【大坑-已解决】springboot＋mybatis事务回滚，控制台成功回滚，数据库却没变
在使用 Spring Boot + MyBatis 开发时，遇到一个诡异的问题：控制台日志明确显示事务已回滚，但检查数据库时发现数据依然被持久化，没有真正回滚。尽管日志显示完整回滚流程，但数据库中的数据变化仍然存在。
2025-09-22 23:06:17
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原创 彻底解决Claude-Code安装报错问题：完整清理与重装指南
清理不彻底是大多数问题的根源登录时的选项选择非常关键代理设置可能会影响登录流程遇到支付提示时，多次重试通常可以解决如果仍有问题，欢迎在评论区留言讨论！
2025-09-22 22:46:12
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原创 ClaudeCode大坑：国内api从环境中导入失败（已解决）
清理不彻底是大多数问题的根源登录时的选项选择非常关键代理设置可能会影响登录流程遇到支付提示时，多次重试通常可以解决如果仍有问题，欢迎在评论区留言讨论！
2025-08-19 07:45:31
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原创 【大模型应用开发-----LangChain入门】
一个用于构建基于大语言模型(LLM)应用程序的框架，它通过"链"(Chain)的方式将多个组件连接起来，实现复杂AI工作流的自动化。
2025-07-15 23:43:07
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原创 Claude4国内稳定调用，新用户可白嫖2次
由于官网管控比较严格，国内很多用户反馈使用不久被封号，香港地区也不例外，朋友推荐发现这个宝藏网站，很稳定，最主要新用户可以白嫖两次！
2025-05-27 03:11:12
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原创 【已解决：事务回滚失败TransactionSystemException: Could not roll back JDBC transaction；】
1.数据库服务器问题：数据库服务器可能因为重启、崩溃或其他原因变得不可用。2.网络问题：网络连接不稳定或中断，导致应用程序无法与数据库通信。3.连接池配置问题：连接池配置不当，如连接超时时间设置过短，可能导致连接在事务处理过程中超时。
2025-03-27 09:25:22
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原创 已解决：使用了Restcontroller注解后springboot无法解析thymeleaf模版问题
注解才能将返回值直接作为响应体返回，否则返回的字符串会被当作视图名称进行解析。对象，这样可以指定视图名称和模型数据，让 Spring 进行视图解析。如果你需要使用 Thymeleaf 模板，将。注解的控制器类需要配合。
2025-03-16 23:59:37
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原创 【数据采集——爬虫】
字母开头用：\bg\w*?\b\b:g开头 —— 字母数字—— 边界（单词尾）匹配模式要有量词，不然一个匹配字符只能匹配一次。
2024-07-26 02:14:49
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原创 【大数据数据处理脚本语言python】
（1）方式：下标索引（2）下标区间：元组的下标和数组一样是的，例如：menu[1:4]:包括的数据是1，2，3。
2024-07-26 02:14:07
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原创 【Datawhale AI夏令营--- 机器学习篇】
导入数据——读取数据——建模（向量化）——机器学习算法处理——加载模型进行预测，并将结果文件导出特征（Features）是指从原始数据中提取的，用于表示数据的可测量属性或指标。这些特征被用作模型的输入，以便模型可以学习如何根据这些特征来做出预测或决策。简单来说，特征就是模型用来理解和分析数据的依据。
2024-07-26 01:50:35
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空空如也
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