RESTEasy hello world example
http://www.mkyong.com/webservices/jax-rs/resteasy-hello-world-example/
resteasy config and installation paper
http://docs.jboss.org/resteasy/docs/2.2.1.GA/userguide/html/Installation_Configuration.html
墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
400+累计阅读
484平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年,写一次发全网
我也要 →
码龄12年
RESTEasy hello world example
http://www.mkyong.com/webservices/jax-rs/resteasy-hello-world-example/
resteasy config and installation paper
http://docs.jboss.org/resteasy/docs/2.2.1.GA/userguide/html/Installation_Configuration.html
瑞芯微RK3506开发板Ethercat主站性能优化实战:从内核配置到微秒级延迟控制
本文详细介绍了在瑞芯微RK3506开发板上实现EtherCAT主站微秒级延迟控制的实战优化方案。核心在于部署Preempt-RT实时内核,并进行深度系统调优,包括CPU隔离、中断亲和性设置、内存锁定及电源管理调整。通过绕过Linux网络栈的专用驱动加载与配置,最终实现了稳定的高性能实时控制,满足工业自动化需求。
RESTEasy 例子 hello world(两种方法)
转载自http://zorro.blog.51cto.com/2139862/874953 修改了原文部分错误(web.xml文件中和第二种方法) RestEasy, Jboss项目的JAX-RS参考实现。 1. 技术和工具: RESTEasy 2.2.1.GA JDK 1.6 Maven 3.0.3 Eclipse 3.6...
SAP LSMW数据批导操作手册及跨客户端传输方法(涉及默认值配置,及多余字段如何删除)
SAP LSMW数据批导操作手册及跨客户端传输方法
告别Spring Boot臃肿启动:用Quarkus 2.13.7 + GraalVM 22.3.0打造秒级启动的云原生应用(Windows实战)
本文详细介绍了如何在Windows环境下使用Quarkus 2.13.7和GraalVM 22.3.0打造秒级启动的云原生应用。通过Maven配置和基础开发环境搭建,展示了Quarkus相比Spring Boot在启动速度、内存占用等方面的显著优势,并提供了原生编译和容器化部署的实战指南。
python基础之语言发展历史
博主简介:原互联网大厂tencent员工,网安巨头Venustech员工,阿里云开发社区专家博主,微信公众号java基础笔记优质创作者,csdn优质创作博主,创业者,知识共享者,欢迎关注,点赞,收藏。 目录一、前言二、发展历史1、Python是一种面向对象的解释型编程语言2、Python常被称为胶水语言3、Python由Guido开发4、Python连续多年入选编程语言TOP105、Python的发展历史三、总结 一、前言 由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,它在网络爬虫、数据分析、.
使用MATLAB求解二维顶盖驱动流问题的详细代码和说明
本文介绍了使用MATLAB求解二维顶盖驱动流问题的涡量-流函数方法。代码采用129×129网格,雷诺数Re=1000,通过迭代求解Navier-Stokes方程,包含流函数方程和涡量输运方程的离散求解。程序实现了边界条件处理、收敛性检查,并提供丰富后处理功能:流线图、涡量分布图、中心线速度曲线、矢量图和三维涡量可视化。计算结果可与Ghia等(1982)的经典数据进行验证。该代码完整展示了CFD问题的数值求解流程,包括参数设置、主循环计算和多种结果呈现方式,适用于流体力学教学和科研验证。
Java开发环境搭建与配置全指南
Java作为跨平台编程语言的核心在于JVM(Java虚拟机)的实现机制,它通过字节码编译和运行时解释执行实现"一次编写,到处运行"的特性。开发环境搭建涉及JDK(Java开发工具包)的选择与配置,其中环境变量设置是关键环节,特别是JAVA_HOME和PATH的配置直接影响命令行工具的使用。在实际开发中,结合Maven/Gradle等构建工具和IntelliJ IDEA等IDE能显著提升工程效率。本文以JDK 17为例,详细演示了Windows/macOS/Linux多平台下的环境配置流程,并提供了企业级开发
INCA ProF文件解析
本博文从实际应用出发,介绍INCA prof文件的关键信息,通过实例,描述当得到一个刷写需求后,如何在不改变用户之前的使用习惯的前提下,满足原有的INCA刷写应用数据和标定程序的需求。 声明:本文不涉及项目名称,没有商业目的,纯属分享技术,乐享知识。
Claude Opus 4.8工程化升级:编程稳定性提升与创作范式迁移
大语言模型在软件工程中的应用正从‘能用’迈向‘可信’阶段。其核心演进逻辑在于:通过任务拆解约束、三明治式代码校验与责任共担式错误处理,显著提升生成代码的可预测性与可维护性;同时依托工程语境优先机制与动态词汇熵压制,在技术文档、API设计、CI/CD自动化等场景中强化准确性与安全性,但相应弱化非结构化创意表达。这种能力迁移并非性能退化,而是AI角色从‘通用助手’向‘工程师协作者’的范式升级,直接影响Agent工作流设计、Prompt工程范式及企业级AI治理实践。
【MATLAB】嵌入式PID控制参数整定与优化
本文提出了一种基于MATLAB仿真的嵌入式PID参数优化方法,解决了传统人工试凑法效率低、适应性差的问题。通过建立一阶滞后被控对象模型,对比分析了不同PID参数组合的性能表现,筛选出最优参数。仿真结果表明,优化后的PID参数能有效降低超调量(从传统方法的显著超调降至接近0%),缩短调节时间,提高稳态精度。最终将优化算法部署到STM32平台,实现了"仿真整定-参数优化-嵌入式落地"的完整开发流程。该方法显著提升了嵌入式系统的响应速度和控制精度,为工业控制应用提供了标准化解决方案。
2、探索谷歌云平台(GCP):入门指南
本文全面介绍了谷歌云平台(GCP)的入门知识,涵盖其全球基础设施、核心服务和使用方法。内容包括GCP区域与可用区结构、创建免费账户、配置计算资源(如GCE虚拟机)、存储类型(PD、Filestore、GCS)、网络架构(VPC)、组织与项目管理、身份访问控制(IAM),以及计算、存储、数据库、大数据和人工智能等各类云服务。文章还提供了资源规划、安全管理和成本控制等实用建议,帮助用户快速上手并高效利用GCP构建可扩展的云解决方案。
Floci Lambda 模拟服务完全指南:Docker/Kubernetes 驱动本地函数执行、热重载与事件源映射
Floci 是面向本地与 CI 的 AWS 模拟器,其 Lambda 服务把函数代码放进真实的 Docker 容器(或 Kubernetes Pod)中运行,行为贴近 AWS Lambda(AWS 侧使用 Firecracker 微虚拟机)。本文围绕 [docs/services/lambda.md](https://link.gitcode.com/i/f16e276ff15893a8929e3
海外购物商城源码 带即时通讯IM源码
在海外购物商城中,即时通讯IM源码可以为用户提供更便捷、高效的沟通方式,帮助解决跨国交易中的语言和文化差异问题。总之,即时通讯IM源码在海外购物商城中扮演着重要的角色,可以为用户提供更方便、高效的沟通方式,解决跨国交易中的语言和文化差异问题。(购买本专栏可免费下载栏目内所有资源不受限制,持续发布中,需要注意的是,本专栏为批量下载专用,并无法保证某款源码或者插件绝对可用,介意不要购买)实时翻译:即时通讯IM源码提供实时翻译功能,能够快速准确地翻译不同语言之间的文字、语音、视频等信息,帮助用户克服语言障碍。
Spring AI + GPT-5.5 + Ollama 配置教程:Base URL、超时与流式调用
由于不同 Spring AI、Spring Boot 小版本之间仍可能存在差异,创建项目时应检查 Spring Initializr、Spring AI BOM 和官方兼容矩阵,不要直接复制旧教程中的 Starter 名称和版本号。多人项目最好隔离不同客户端,并在脱敏前提下记录最终 URL、状态码、请求耗时、请求 ID 和模型 ID。Spring AI 接入模型 API,至少要同时确认 Starter、Base URL、请求路径、API Key、模型 ID、连接超时、读取超时和流式客户端这 8 项。
Probability and Statistics - 4th edition
Probability and Statistics - 4th edition
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
【项目推荐】基于 SpringBoot3 + Spring AI 的游泳馆管理系统:Agent + RAG + Function Calling 一次学全
它不是玩具 Demo,而是一个「业务 + AI」双主线交织的真实系统——预约业务在跑,AI 客服在旁边实时查库作答,两条线通过 Function Calling、RAG、站内消息串成一体。面试官问「你做过什么 AI 项目」时,你能从业务场景讲到架构取舍,从 RAG 切分参数讲到降级兜底——这和「我调了一下 ChatGPT 的 API」是完全不同的两个段位。项目已包含完整的建表 SQL、初始化数据、部署文档,克隆下来就能跑。获取方式:见文末说明 / 后台回复关键词获取。—— 完 ——
OV9734 DATASHEET,完整规格书
OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等
V8 机制、手写核心函数与 TypeScript 类型体操
或固定初始化(如数组先定长、对象先给全字段)保持类型与形状稳定;这些都比"换框架"更基础。只能处理纯数据(丢函数、Date、RegExp、循环引用报错)。生产级深拷贝要处理:原始值短路、循环引用、V8(Chrome / Node 的 JS 引擎)不是"解释一行跑一行"那么简单,它用。图:V8 执行流程——解释执行 + 热点优化,优化失败会 Deopt 回退。JS 内存自动管理,但"自动"不等于"不会漏"。是"固定间隔最多执行一次"。手写 Promise 是"懂异步"的试金石。是"停下后才执行最后一次",
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
基于 Springboot3+SpringAI+Agent+RAG+Function Calling的校园闲置物品循环流转 AI 智能估价平台
基于SpringBoot3+SpringAI1.0,打造校园闲置循环平台,实现从发布、智能估价(规则+大模型校准)、担保交易到信用治理与运营看板的闭环。通过RAG问答、FunctionCalling工具调用、流式SSE输出及本地降级策略,将AI能力深度嵌入业务链路。项目强调可落地性:无APIKey也能演示,向量存MySQL,状态机防绕过,代码清晰可读。适合想做真实AI全栈项目、准备面试或提升工程化思维的开发者。
SpringBoot「衣依」服装销售平台:144个Java文件180个接口,从挑衣服到收货评价整条链路都在
# SpringBoot「衣依」服装销售平台:144个Java文件180个接口,从挑衣服到收货评价整条链路都在 > 这是一套基于 Spring Boot 的服装销售平台源码,配套 `db.sql` 建表脚本,业务覆盖商品展示、购物车、订单流转、收货地址、订单评价、商品评论、在线客服、轮播图和资讯。形态是**前后台双端**:前台是顾客逛的商城,后台是管理员管的控制台。本文带你看清里面有什么、怎么跑
Agent 点了“允许”之后:用 Spring AI 2.1 验证工具确认的边界
基于 Spring AI 2.1.0-RC1 预览版的本地计数器实验,验证同一回复整批暂停、恢复时逐项决策,以及相同确认重放仍会再次执行工具。结合源码解释审批身份、原始参数和业务幂等的分工,给出完整复现代码;不连接模型或真实业务。
Spring AI 提示词实战指南:四大角色、格式化与避坑
3. → ToolResponseMessage([ToolResponse(id:"call_1", name:"queryDtc", responseData:"...")]) ← 你的程序执行后回填。2. → AssistantMessage(toolCalls=[{id:"call_1", name:"queryDtc", args:{code:"P0301"}}]) ← 模型说"我要查"@JsonPropertyDescription("最可能的原因,一句话") String cause,
基于SpringBoot的营养食谱管理系统设计与实现-附源码
基于SpringBoot的营养食谱管理系统,实现食谱、食材与营养数据的数字化管理,支持多条件筛选、个性化饮食方案定制及收藏功能,助力用户科学饮食,提升营养师管理效率。系统采用前后端分离架构,技术栈成熟,功能完整,测试验证通过,具备良好可扩展性,未来可集成体质测评、饮食打卡等智能功能。
Spring AI 全模块 API 字典一览(1.1.0 版)
本文为 Spring AI 1.1.0 全量字典,涵盖模型接入(ChatModel)、Prompt与Message架构、ChatOptions配置及实战用例。重点解析 call()/stream() 方法签名、Prompt 消息封装机制、ChatResponse 响应结构,以及工具调用(ToolCall/ToolResponse)的配对逻辑。附真实项目用例(如 WebSearchReactAgent、PlanExecuteAgent),强调多轮对话记忆机制、流式处理防空策略与参数配置顺序陷阱,适配 Open
Spring系列03:Bean 的三种注册方式
写 Spring 的人,几乎天天在「把一个对象交给容器」。@Service标一下、配置类里@Bean写一个、或者丢一堆方法——但它们本质不是一回事。很多开发者能把三种写法都写出来,一被问「@Bean放在@Component和里到底差在哪」「为什么有的@Bean互相调用拿的是同一个实例、有的却 new 了好几个」,就卡壳了。这一篇把三种注册方式的身世、边界,以及那个最容易被忽略的 full/lite 玄机一次讲透。方式一:组件扫描( Stereotype +——类上贴注解,容器扫包自动认。@Bean方法。
同一需求三套写法:用 Spring AI、LangChain4j、AgentScope Java 各实现一个带工具调用的 RAG 助手(实战对比)
本文以“技术问答助手”为例,对比Spring AI、LangChain4j与AgentScope Java实现RAG+工具调用的三套方案。三者均支持流式输出与知识检索,但风格迥异:Spring AI强调命令式流畅,LangChain4j采用声明式接口,AgentScope则以Agent编排为核心。代码量与心智模型差异显著,适用于单体智能(前两者)或多智能体系统(后者)。最终建议根据项目形态选型,实现从“能用”到“好用”的跃迁。
(开源)宠物共享平台实战指南 基于 Java + SpringBoot + Web + MySQL
这是一个基于 Java + SpringBoot + Vue + MySQL 构建的完整宠物共享平台(管理端为 Vue,用户端为纯静态 Web 站,由后端直接托管),功能持续优化中...用户登录 / 注册 宠物寄养管理 / 寄养审核 寻宠启事管理 / 认领审核 宠物视频管理 / 视频收藏 / 视频留言 感谢信管理 公告管理 轮播图信息管理 基础数据管理 用户管理 / 管理员管理 个人中心 其它...
注解与 Spring 核心注解
注解仅为元数据,需被代码读取才生效。Spring核心注解如@Component、@Autowired、@Configuration等依赖反射机制在运行期被容器解析,若类未被扫描、对象非容器管理或方法未被代理,注解将失效。关键点:注解本身不执行逻辑,真正起作用的是读取它的代码是否执行。正确使用@Retention(RUNTIME)、合理选择@Component与@Bean、理解@Autowired与@Resource匹配差异,是避免“注解没反应”的核心。
376
328
712
203
434

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



