Atitit code 范例 example code 范例 example 更好一些,将最佳实践融入其中。。目录第一章 Springboot 1第二章 Rest api 1第一节

本文档提供了一系列关于Spring Boot应用开发与RESTful API设计的实际案例,并深入探讨了使用Spring Boot进行数据库操作的方法,包括JDBC、Hibernate及MyBatis等技术的具体应用。

Atitit code 范例 example  

 code 范例 example  更好一些,将最佳实践融入其中。。

目录

第一章 Springboot

第二章 Rest api

第一节 Atitit http rest php workman api rsps

第二节 Atitit recv https req post   code  接受https请求 nodejs

第三章 Db query insert updt

第一节 Sprbtjdbc insert

第二节 Hbnt demo

第三节 Mybatis demo

第四节 Db acc code mybatis jsdbtmeplte hbnt

第四章 Httpclient demo

第一节 Java http get

第二节 Jaa http post

第三节 Php http https post json

第四节 Nodejs https http post json

第五章 Io demo

第六章 Other

第一节 ExcelUtil    export json list

  • Springboot

Springboot test,,springboot lazy load

/miniCodePrj/src/main/java/sprbtPKg/Application.java

  • Rest api
    • Atitit http rest php workman api rsps

Php rest api

    • Atitit recv https req post   code  接受https请求 nodejs

  • Db query insert updt
    • Sprbtjdbc insert

public static void main(String[] args) {

// sqlSessionFactory=getSqlSessFctry(dataSource, UserMapper.class);

// tk_ini(sqlSessionFactory);

String driver = "com.mysql.jdbc.Driver";

String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mysql?allowMultiQueries=true"; // 创建一个表示数据库路径的字符串

String username = "root"; // 创建一个表示数据库用户名的字符串

String password = ""; // 创建一个表示数据库密码的字符串

DriverManagerDataSource dataSource = new DriverManagerDataSource(url, username, password);

String tableName = "user";

Map<String, Object> parameters_map = new HashMap<String, Object>(3);

parameters_map.put("id", 123);

parameters_map.put("first_name", "aaa");

int i = insert(dataSource, tableName, parameters_map);

System.out.println(i);

System.out.println("f");

}

private static int insert(DriverManagerDataSource dataSource, String tableName,

Map<String, Object> parameters_map) {

SimpleJdbcInsert SimpleJdbcInsert1 = new SimpleJdbcInsert(dataSource).withTableName(tableName);

Set st = parameters_map.keySet();

List<String> columnNames = new ArrayList<String>();

columnNames.addAll(st);

SimpleJdbcInsert1.setColumnNames(columnNames);

// SimpleJdbcInsert1.usingColumns(columnNames)

int i = SimpleJdbcInsert1.execute(parameters_map);

return i;

}

    • Hbnt demo
    • Mybatis demo
    • Db acc code mybatis jsdbtmeplte hbnt

Hibernate code demo

MybatisTest

  • Httpclient demo
    • Java http get

 

     String uri=rq.getRequestURI();

     String query=rq.getQueryString();     

          String newUrl = targetHost+uri+"?"+query;

CloseableHttpResponse response =HttpClients.createDefault().execute(new HttpGet(newUrl)) ;    

        return EntityUtils.toString(response.getEntity(), "UTF-8");

    • Jaa http post
    • Php http https post json

Atitit php http post jspn code

    • Nodejs https http post json

Nodejs.http post json

const args = process.argv.slice(2)

//var param=args[0];

var param = (new Buffer(args[0], 'base64').toString())

//var param={};

var fs = require('fs');

var cfgObj = JSON.parse(fs.readFileSync('a_cfg.json') + '');

console.log(cfgObj)

var $url = cfgObj['url'];

//"https://7398c09d63b0.ngrok.io/v1/api/order/build";

console.log($url);

console.log(param);

var prmObj = JSON.parse(param);

const axios = require('axios')

//zwajye cyifen json hesh txt...zosh yaosi obj shg json ,zo  head add app/json,,beir  txt ..

axios

    .post($url, prmObj)

    .then(res => {

        //  console.log(`statusCode: ${res.statusCode}`)   //statusCode: undefined

        console.log(res.data);

        //   console.log(res)

    })

    .catch(error => {

        console.error(error)

})

  • Io demo

Atitit 读取文件并处理

Ticyiutxt.php

<?php

$f="d:\\ppl";

$con = file($f );

$data = array();

foreach($con as $line) {

    $posStart=stripos($line, "——");

     if($posStart){

        // $line = trim($line);

         $name=  substr($line, $posStart);

         echo $name;

     }else

     {

         echo $line;

     }

}

  • Other
    • ExcelUtil    export json list

Ref

Atitit mybatis helloworld

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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