Problem

最新推荐文章于 2025-12-21 21:33:52 发布
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#spring boot #java #log4j

本文探讨了SpringBoot中使用Swagger 3.0遇到的404路径问题解决方案，并详细讲解了如何配置Druid数据源，同时涵盖了Log4j.properties配置。涉及技术包括XML映射、DTD引用、API文档生成和数据库连接池管理。
There was a problem confirming the ssl certificate: [SSL:CERTIFICATE_ VERIFY_ FAILED]certificate解决方案
weixin_43178406的博客
08-26 17万+
本文主要介绍了There was a problem confirming the ssl certificate: [SSL:CERTIFICATE_ VERIFY_ FAILED]certificate verify failed解决方案，希望能对使用Python的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
《Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem》
09-13
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem是一本旨在帮助读者掌握机器学习问题解决方法的书籍。这本书涵盖了机器学习的基本概念、模型选择、数据预处理、特征工程、模型评估等多方面的知识点。 机器学习...
problem
03-20
在IT行业中，"问题"（Problem）经常是程序员和IT专家面临的挑战，它可能是系统故障、软件错误、网络连接问题，甚至是性能优化的难题。"Hack"这一标签可能指的是黑客攻击，也可能指巧妙解决问题的技巧，即“黑客精神...
2019美国大学生数学建模ProblemD模拟，卢浮宫逃生
07-11
【作品名称】：2019美国大学生数学建模ProblemD模拟，卢浮宫逃生 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： ...
精选资源
Problem_C_Data.zip
01-23
"Problem_C_Data.zip" 是一个压缩包文件，包含2020年美国数学建模竞赛（简称美赛）C题的题目及相应的原始数据。美赛是一项国际性的数学建模竞赛，每年吸引众多学生参与，旨在提升参赛者的数学、数据分析和解决实际...
MyBatis-Plus 全面介绍 & Spring Boot 集成实战
技术分析
12-16 638
本文全面介绍了MyBatis-Plus(MP)框架的核心功能与应用实践。MP作为MyBatis的增强工具，提供了通用CRUD、条件构造器、自动分页等开箱即用功能，可大幅减少重复SQL编写。文章详细讲解了MP的核心组件(如BaseMapper、IService)、SpringBoot集成步骤(包括实体类设计、自动填充处理等)，并演示了条件查询、分页等核心功能的使用方法。此外，还介绍了乐观锁、代码生成器、多数据源等高级功能，对比了MP与原生MyBatis的差异，最后给出了最佳实践建议。
Spring Boot 中 @Async 与 @Transactional 结合使用全解析：避坑指南
席木木的博客
12-19 650
摘要：SpringBoot开发中，@Async和@Transactional注解结合使用时易出现事务失效等问题。本文解析了二者冲突的核心原因：@Async触发线程切换导致事务上下文丢失，并列举了3类典型问题现象。针对不同业务场景，给出了正确实现方案：独立事务场景、事务提交后回调场景等，强调避免内部调用和跨线程共享事务。最后提供了4个关键避坑指南，包括注解生效条件、事务失效场景解决方案及性能优化建议。通过理清线程上下文与事务归属关系，可安全实现异步与事务的协同工作。
Spring Boot WebFlux 实现流式数据传输与断点续传
liuhm的博客
12-19 977
本文介绍了基于Spring Boot WebFlux的流式数据传输方案，支持断点续传功能。通过Redis存储会话状态和数据片段，结合Reactor的Flux异步处理，实现了AI对话助手在页面刷新后仍能继续输出的效果。核心设计包括：1) Redis存储已生成数据片段和接收进度；2) 异步数据生成避免阻塞；3) 合并历史数据和新数据的响应式流；4) 使用AtomicInteger确保线程安全。该方案有效解决了传统方案中上下文丢失、资源浪费等问题，提升了用户体验。
深入Spring Boot源码（五）：外部化配置与Profile机制深度解析
qq_45110186的博客
12-17 763
本文深入解析了SpringBoot强大的外部化配置机制，详细介绍了其17种配置源加载优先级、类型安全的属性绑定原理、Profile环境隔离机制和YAML结构化配置支持。文章剖析了配置动态更新的@RefreshScope实现原理，并分享了自定义配置扩展、配置加密等高级技巧。通过源码分析展示了SpringBoot如何实现配置加载、属性绑定和环境感知等核心功能，同时提供了生产环境配置建议和调试技巧。这套统一的配置管理方案有效解决了传统Java应用配置分散、环境差异等痛点，在灵活性和简便性之间取得了完美平衡。
【Spring Boot 报错已解决】彻底解决 “Main method not found in class com.xxx.Application” 报错
最新发布
聆风吟的博客
12-21 1158
本文聚焦Spring Boot中“Error: Main method not found in class com.xxx.Application”报错，先以案例引入问题，分析主因是主类缺规范main方法或定义不达标。接着提供4种核心解法：加标准main方法、检查方法定义、确认主类位置、重建项目清缓存，还补充依赖与Java版本检查等思路。最后总结排查逻辑，助开发者快速定位修复，保障项目正常启动。
深入Spring Boot源码（六）：Actuator端点与监控机制深度解析
qq_45110186的博客
12-17 809
本文深入解析了SpringBoot Actuator模块的内部机制，重点介绍了其核心功能实现原理。内容涵盖：1）Actuator架构设计理念与模块组成；2）端点抽象体系及自动配置机制；3）健康检查的分层设计与内置指示器实现；4）指标收集与Micrometer集成；5）信息端点实现与构建信息暴露；6）端点安全控制策略；7）自定义端点开发全流程。文章还提供了生产环境配置建议和测试策略，帮助开发者全面掌握Actuator的监控能力，为应用运维提供有力支持。
如何在 Spring Boot 中接入 Amazon ElastiCache
阿杆的博客
12-17 429
缓存这玩意，说白了就是“用空间换时间”的艺术。Spring Boot 给了你抽象层，ElastiCache 给了你基础设施，剩下的就看你会不会用。别等到线上服务卡得像 PPT 才想起缓存。早点加，早点轻松。以上就是本文的全部内容啦。最后提醒一下各位工友，如果后续不再使用相关服务，别忘了在控制台关闭，避免超出免费额度产生费用～
Spring boot 之 Hello World 番外：如何修改端口号
cau_eric的专栏
12-17 167
本文介绍了Spring Boot修改端口号的两种方法。第一种是修改application.properties文件，添加"server.port=8011"并重启；第二种是新建application.yml文件，使用YAML语法设置端口（注意冒号后需加空格）。两种方法修改后，原8080端口失效，需使用新端口访问。文章还提供了YAML语法参考链接。两种方式都能有效修改端口，但需注意YAML文件的格式要求。
Spring Boot 的主要特性与传统 Spring 项目的区别
Knight
12-21 455
Spring Boot 是一个简化 Spring 应用开发的框架，相比传统 Spring 项目具有显著优势。它通过自动配置机制减少手动配置，内置 Web、JPA 等开箱即用功能，并集成嵌入式服务器，无需外部部署。此外，Spring Boot 提供 Actuator 监控功能，支持通过简单属性文件进行配置，而传统 Spring 需要复杂的 XML 配置和外部工具集成。这些特性使开发者能更专注于业务逻辑，大幅提升开发效率。
Java 开发实战：从分层架构到性能优化（Spring Boot + MyBatis-Plus + Redis + JWT）
IT枫斗者的博客
12-20 700
本文介绍了Java工程化开发的实战经验，重点讲解了分层架构设计和常见问题的解决方案。主要内容包括：1）推荐的分层目录结构（controller/service/mapper等）；2）统一返回体的实现（Result类）；3）全局异常处理机制（BizException和GlobalExceptionHandler）；4）参数校验的最佳实践（@Valid注解）；5）JWT鉴权的轻量级实现方案。文章针对常见工程问题（如代码维护困难、异常处理分散、参数校验重复等）提供了可直接落地的代码示例，帮助开发者从"能
[开源] 架构师手撸 Spring Boot 3.5 + UniApp 扫码点餐系统，B站演示视频首发！
java_yuan的专栏
12-21 134
大家好，有朋友问我怎么本地搭建环境，我这边录制了一个视频，已经上传到了B站，✅ Spring Boot 3.5 + Java 21 最新技术栈。建议先看下视频，把项目跑起来，再看下代码。拒绝 PPT 架构，直接看实战落地！✅ 内置模拟支付，逻辑完美闭环。✅ 电脑双端实时数据互通。
性能测试：JMeter 压测 Spring Boot 微服务
码刀攻城
12-17 786
性能测试是一个持续优化的过程，也是一个必须的过程
Spring Boot 深度解析：核心原理与自动配置全解
技术分析
12-17 660
摘要：本文深入解析SpringBoot自动配置机制，从核心概念、实现原理到自定义扩展三个维度展开。自动配置通过@EnableAutoConfiguration注解触发，依赖AutoConfigurationImportSelector加载配置类，结合条件注解(@ConditionalOnClass等)控制生效时机，实现"约定优于配置"。文章详细剖析了自动配置流程、优先级规则(自定义配置>自动配置)，并给出自定义Starter的完整实现方案，包括配置属性类、自动配置类编写及注册方法。
Spring Boot多模块项目中程序可运行但mvn install 时找不到类
hopsky的博客
12-17 255
摘要：本文分析了Maven项目中A模块引用B模块时出现A.class不存在的常见原因，包括模块依赖未正确定义、构建顺序问题、类路径扫描失效和编译时类不可用等情况。提出了通过创建ClassNameExcludeFilter自定义过滤器来避免编译时类引用的解决方案，并建议检查打包结果和依赖树来验证问题。同时提供了使用mvn dependency:tree分析依赖关系、检查IDE类路径等高级调试技巧，帮助开发者解决模块间依赖导致的类缺失问题。
Knapsack problem
09-23
Dynamic programming is an algorithm suitable for solving the Knapsack problem. It avoids repeated calculations by decomposing complex problems into overlapping sub - problems and storing the solutions to the sub - problems. The core of dynamic programming is state definition and state transition equations [^1]. The general steps of using dynamic programming to solve the Knapsack problem are as follows: 1. **Define the state**: Usually, two - dimensional states are defined. For example, let `dp[i][j]` represent the maximum value that can be obtained when considering the first `i` items and the capacity of the knapsack is `j`. 2. **State transition equation**: For the 0 - 1 Knapsack problem, if the weight of the `i` - th item is `w[i]` and the value is `v[i]`, then the state transition equation is: - When `j < w[i]`, `dp[i][j]=dp[i - 1][j]` (the current item cannot be put into the knapsack). - When `j >= w[i]`, `dp[i][j]=max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - w[i]]+v[i])` (choose whether to put the current item into the knapsack). Here is a simple Python code example for the 0 - 1 Knapsack problem: ```python def knapsack(weights, values, capacity): n = len(weights) dp = [[0 for _ in range(capacity + 1)] for _ in range(n + 1)] for i in range(1, n + 1): for j in range(1, capacity + 1): if j < weights[i - 1]: dp[i][j] = dp[i - 1][j] else: dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weights[i - 1]] + values[i - 1]) return dp[n][capacity] weights = [2, 3, 4, 5] values = [3, 4, 5, 6] capacity = 8 print(knapsack(weights, values, capacity)) ``` ### Application scenarios - **Resource allocation**: In project management, given a limited amount of resources (such as time, budget, manpower), and different tasks with different resource requirements and benefits, the Knapsack problem can be used to select the most profitable combination of tasks. - **Stock selection**: When an investor has a certain amount of funds and there are multiple stocks with different prices and expected returns, the Knapsack problem can be used to select the most profitable stock portfolio.
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