新建Spring Boot有JPA操作的项目的稳定操作

Idea创建spring boot 项目(4)整合Spring Data Jpa 接博客---> Idea创建spring boot 项目(3)集成Lombok使用工具:    IDE:idea 2017.2.6    Spirng boot:1.5.9    Swagger版本:2.7.0    Lombok版本:1.16.20        MySql版本:6.0.6        数据库连接池:HikariCP 2.7.71、添加依赖:    打开项目build.g... 阅读详情

首先新建一个Spring Boot项目,常规步骤如下
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
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本博客中,包名为blog,项目名为test。
项目创建完成后修改以下文件:

pom.xml

  • 改为2.1.3.RELEASE,为了能用JPA
    在这里插入图片描述
  • 添加以下依赖
<dependency>
     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
     <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
 </dependency>

 <dependency>
     <groupId>mysql</groupId>
     <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
 </dependency>
  • 改好后右击pom.xml→Maven→Reimport

/src/test/java/com.blog.test/TestApplicationTests

替换为以下:

package com.blog.test;

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class TestApplicationTests {

    @Test
    public void contextLoads() {
    }

}

/src/main/resources/application.properties

  • 重命名,把后缀名改成.yml,比较直观
  • 添加以下配置:
spring:
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://url/数据库名?characterEncoding=utf-8&serverTimezone=GMT%2B8
    username: root
    password:
  jpa:
    hibernate:
      ddl-auto: update
    show-sql: true

问题整理

  • 数据库存储的时间与前端收到的时间不一致:
    在实体类的Date属性上加上
@JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone = "GMT+8")

还能方便规定格式,时区对应上面application.properties中数据库配置url的时区设置

<dependency>
  <groupId>com.alibaba</groupId>
  <artifactId>fastjson</artifactId>
  <scope>system</scope>
  <version>1.1</version> <!-- groupId、artifactId和version随便写就行,version在打包成war的时候必须要有 -->
  <systemPath>${basedir}/src/main/resources/lib/json-20190722.jar</systemPath>
</dependency>

2023年9月16日更新(上面内容为2020年2月总结,版本比较老,但是亲测还可以用就是警告比较多)

  • 部署后提示地址已在使用:springboot内嵌Tomcat服务器和服务器本地运行的Tomcat服务器冲突了,jar包部署的(jar包运行不需要通过本地Tomcat)可以关闭本地Tomcat,war包部署的项目就是因为没有去掉内嵌Tomcat服务器
    在这里插入图片描述

  • 部署后连接服务器本地数据库失败:
    如果大面积报错的下面包含这种ssl的报错
    在这里插入图片描述
    就在application文件中数据库的url最后面加入关闭ssl的代码
    url: jdbc:mysql://url/数据库名?characterEncoding=utf-8&serverTimezone=GMT%2B8&useSSL=false

  • 经过上面的debug,实践证明war包在部署时Tomcat的日志并不会包含springboot项目运行时的所有报错,一旦产生报错就会404,服务器的数据库也不会有相应的运行结果,jar包运行的方式更加适合看报错,而且运行方式更加简单

  • IDEA编写的springboot项目打包成jar:在用IDEA创建项目时选择打包方式为jar,然后用这篇文章的方法一:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57529171/article/details/122828418

  • ubuntu运行jar包:
    直接运行,退出远程连接时会停止运行,但是可以看日志和报错,适合测试时 java -jar jar包的绝对路径或者路径
    ubuntu后台运行jar包,不直接显示,作为一个进程运行,退出时不会停止运行:https://www.cnblogs.com/herd/p/17189329.html

Spring Boot + MySQL + JPA 全栈开发实战代码项目 操作SQL语句适用场景创建本地用户单机开发创建远程用户分布式测试(慎用)授权数据库生产最小权限撤销权限安全审计删除用户账户回收虽然 Spring Data JPA 提供了大量开箱即用的方法,但在真实业务场景中,往往需要实现特定的数据检索逻辑,如联表查询、聚合统计、动态条件过滤等。此时可通过扩展接口来定义自定义方法。标准做法是创建一个接口继承,并在其中声明所需方法:// 自定义查询:查找指定部门下的所有用户。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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