2小时学会Spring Boot

C++期末作业飞翔的小鸟:完整源码+文档说明,能跑能答辩 游戏循环与碰撞检测是2D游戏开发的基础技术,通过固定帧率更新物理状态、矩形包围盒判定碰撞,实现流畅交互。在C++课程设计中,结合SFML或EasyX图形库,可构建结构清晰的游戏工程,涵盖类设计、容器管理与资源加载。这类实践不仅帮助理解面向对象编程,还能作为期末大作业或简历项目。飞翔的小鸟案例正是典型代表,提供源代码与文档说明,适合学生快速上手并二次开发。 阅读详情

转载:https://www.fangzhipeng.com/springboot/2017/05/25/sb25-2hour.html

一.什么是spring boot

spring boot 致力于简洁,让开发者写更少的配置,程序能够更快的运行和启动。它是下一代javaweb框架,并且它是spring cloud(微服务)的基础。

二、搭建第一个sping boot 程序

可以在start.spring.io上建项目,也可以用idea构建。本案列采用idea.

new prpject -> spring initializr ->{name :firstspringboot , type: mavenproject,packaging:jar ,..}  ->{spring version :1.5.2  web: web } -> ....

其中有一个Application类,它是程序的入口:

@SpringBootApplication
public class FirstspringbootApplication {

	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(FirstspringbootApplication.class, args);
	}
}

在resources文件下下又一个application.yml文件,它是程序的配置文件。默认为空,写点配置 ,程序的端口为8080,context-path为 /springboot:

server:
  port: 8080
  context-path: /springboot

写一个HelloController:

@RestController     //等同于同时加上了@Controller和@ResponseBody
public class HelloController {
   
    //访问/hello或者/hi任何一个地址,都会返回一样的结果
    @RequestMapping(value = {"/hello","/hi"},method = RequestMethod.GET)
    public String say(){
        return "hi you!!!";
    }
}

运行 Application的main(),呈现会启动,由于springboot自动内置了servlet容器,所以不需要类似传统的方式,先部署到容器再启动容器。只需要运行main()即可,这时打开浏览器输入网址:localhost:8080/springboot/hi ,就可以在浏览器上看到: hi you!!!
 

三.属性配置

在appliction.yml文件添加属性:

server:
  port: 8080
  context-path: /springboot

girl:
  name: B
  age: 18
  content: content:${name},age:${age}
  

在java文件中,获取name属性,如下:

@Value("${name}")
 private String name;

也可以通过ConfigurationProperties注解,将属性注入到bean中,通过Component注解将bean注解到spring容器中:

@ConfigurationProperties(prefix="girl")
@Component
public class GirlProperties {

    private String name;
    private int age;

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }
}

另外可以通过配置文件制定不同环境的配置文,具体见源码:

spring:
  profiles:
    active: prod

四.通过jpa方式操作数据库

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>

在appilication.yml中添加数据库配置:

spring:
  profiles:
    active: prod
    
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/dbgirl?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&characterSetResults=utf8
    username: root
    password: 123

  jpa:
    hibernate:
      ddl-auto: create
    show-sql: true

其中ddl_auto: create 代表在数据库创建表,update 代表更新,首次启动需要create ,如果你想通过hibernate 注解的方式创建数据库的表的话,之后需要改为 update.

创建一个实体girl,这是基于hibernate的:

@Entity
public class Girl {

    @Id
    @GeneratedValue
    private Integer id;
    private String cupSize;
    private Integer age;

    public Girl() {
    }

    public Integer getId() {
        return id;
    }

    public void setId(Integer id) {
        this.id = id;
    }

    public Integer getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(Integer age) {
        this.age = age;
    }

    public String getCupSize() {
        return cupSize;
    }

    public void setCupSize(String cupSize) {
        this.cupSize = cupSize;
    }
}

创建Dao接口, springboot 将接口类会自动注解到spring容器中,不需要我吗做任何配置,只需要继承JpaRepository 即可:

//其中第二个参数为Id的类型
public interface GirlRep extends JpaRepository<Girl,Integer>{
}

创建一个GirlController,写一个获取所有girl的api和添加girl的api ,自己跑一下就可以了:


@RestController
public class GirlController {

    @Autowired
    private GirlRep girlRep;

    /**
     * 查询所有女生列表
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/girls",method = RequestMethod.GET)
    public List<Girl> getGirlList(){
        return girlRep.findAll();
    }

    /**
     * 添加一个女生
     * @param cupSize
     * @param age
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/girls",method = RequestMethod.POST)
    public Girl addGirl(@RequestParam("cupSize") String cupSize,
                        @RequestParam("age") Integer age){
        Girl girl = new Girl();
        girl.setAge(age);
        girl.setCupSize(cupSize);
        return girlRep.save(girl);
    }
    
   } 

如果需要事务的话,在service层加@Transaction注解即可。

源码:

廖师兄2小时学会springboot 廖师兄2小时学会springboot 第1章 SpringBoot介绍 1-1 SpringBoot介绍和课程安排 1-1 SpringBoot介绍 第2章 第一个SpringBoot应用 快速构建第一个SpringBoot应用 2-1 第一个SpringBoot应用 第3章 项目属性配置 项目属性配置的各种方法 3-1 项目属性配置 第4章 Controller的使用 介绍SpringBoot项目中Controller的使用 4-1 Controller的使用 第5章 数据库操作 SpringBoot中使用spring-data-jpa 5-1 数据库操作(上) (12:33) 5-2 数据库操作(下) 第6章 事务管理 演示了SpringBoot中使用事务的简单例子 6-1 事务管理 第7章 课程回顾 回顾课程内容 7-1 课程回顾 立即下载

相关推荐

廖师兄两小时学会SpringBoot

高清学习资源,快速掌握SpringBoot开发哦。

【SpringBoot】Spring Boot 2小时入门基础教程

授课环境:mac+idea+jdk8。课程通过实践编码,针对常用功能进行讲解。 第一章: 以hello word为切入点详细讲解返回json数据,整合jsp/freemarker模板。 第二章:servlet、过滤器、监听器、拦截器配置及使用场景 第三章:讲解日志、静态资源、启动加载数据处理方式 第四章:数据库配置,jdbctemplate、mybatis、事务原理及实现 第五章:服务发布部署

2小时学会springboot源码

2小时学会springboot

SpringBoot非官方教程 | 第二十五篇:2小时学会springboot

一.什么是spring boot Takes an opinionated view of building production-ready Spring applications. Spring Boot favors convention over configuration and is designed to get you up and running as quickly as p

方志朋的专栏 26万+

廖师兄的springboot项目视频

廖师兄的springboot项目资源自己买的资源可以跟大家分享下,技术使用的是java,该项目做得是企业点餐系统,

告别配置迷茫:手把手教你用Vivado 2023.1配置Xilinx FPGA的DDR4 MIG IP核(含AXI接口详解)

本文详细介绍了如何在Vivado 2023.1中配置Xilinx FPGA的DDR4 MIG IP核,包括AXI接口的深度解析与优化。通过实战案例和调试技巧,帮助工程师快速掌握DDR4内存与FPGA的协同工作,提升系统性能。特别适合需要高性能计算和实时信号处理的开发者。

weixin_29231725的博客 438

2小时快速上手Spring Boot (廖师兄-imooc)

具备前置知识: 前置知识 1、利用maven构建项目 《项目管理利器maven》 http://www.imooc.com/learn/443 2、Spring注解 《Spring入门篇》http://www.imooc.com/learn/196 3、RESTful API 不需要去学SpringMVC 第一个SpringBoot程序 自定义属性配置 Controller ...

qq_095的博客 2585

NXP KW47蓝牙MCU低功耗实测:从8μA睡眠到5年续航的优化实战

在物联网和嵌入式系统开发中,低功耗设计是决定电池供电设备续航能力的关键技术。其核心原理在于通过事件驱动、状态机管理和精细的电源域控制,使设备在空闲时进入深度睡眠,仅在需要时快速唤醒工作,从而将平均电流从毫安级降至微安级。这项技术的工程价值在于能够实现纽扣电池供电设备长达数年的使用寿命,广泛应用于智能家居传感器、可穿戴设备、资产追踪和工业监测等领域。以NXP KW47系列无线MCU为例,其集成的Arm Cortex-M33双核与专用射频单元,配合多级睡眠模式和高效DC-DC转换器,为超低功耗蓝牙应用提供了硬件

weixin_30162121的博客 257

两小时学会springboot-入门

之前我的博客写过从头搭建ssm框架. 里面一大堆的xml配置文件,比较麻烦.有了springboot,化繁为简,较大的方便了.下面咱们就开始从头搭建一个springboot项目,争取我带着写博客,带着做,两个小时搞定它 1.新建一个springboot项目 下一步 点击完成, 一个springboot项目就创建好了 2.启动项目 有三种方式: 1.进入Sprin...

odelia的博客 7274

Hermes Agent Windows安装教程:本地智能体离线部署实战

本地智能体(Local Agent)是一种运行在用户设备端、无需云端依赖即可响应自然语言指令并自动化执行任务的轻量级AI运行时框架。其核心原理基于配置驱动的任务监听与脚本调用机制,通过服务化驻留实现持续响应能力,技术价值在于保障数据隐私、规避API调用限制、适配内网及老旧系统环境。典型应用场景包括财务报表自动整理、科研仪器数据归档、IT资产变更通知等Windows桌面自动化需求。本文聚焦Hermes Agent这一主流开源实现,围绕Windows平台特有的服务注册、权限模型、杀软拦截、中文路径与YAML编码

weixin_34411563的博客 433

APM32F103 配置CAN

摘要: 本文介绍了基于APM32F103RCT6的CAN通信实现,包含GPIO初始化、CAN配置、数据收发功能。通过配置CAN1的GPIO引脚(PB8/PB9)和波特率(500Kbps),实现标准帧格式的数据传输。发送函数支持8字节数据包,接收函数通过FIFO0处理消息,并根据接收ID触发响应发送(如ID 0x1回复0x2)。代码还包含错误状态检测(如总线关闭处理)和过滤器配置(32位掩码模式)。整体实现了基础的CAN通信与错误管理功能。

weixin_43676660的博客 863

2小时学会Spring Boot 学习笔记

前言Spring Boot是用来简化Spring应用初始搭建以及开发过程的全新框架,被认为是SpringMVC的接班人,和微服务紧密联系在一起。Spring Boot 简单实例DemoSpringMVC 的优缺点 优点:Spring Boot适合快速开发,适合构建微服务系统。封装了经常使用的组件,比如MyBatis, Hibernate, MongoDB等。 纯Java的配置,简单方便。 配置Mav

cmazxiaoma的博客 8529

Electron多窗口开发避坑指南:Pinia状态同步的3种解决方案对比

本文深入探讨了在Electron多窗口应用中实现Pinia状态同步的三种核心方案。针对Electron多窗口架构下状态隔离的挑战,文章对比了基础事件通信、共享存储以及智能Pinia插件等方案的优劣与适用场景,并提供了生产级的实现指南与选型建议,帮助开发者构建健壮高效的桌面应用。

spice的博客 479

mook学习spring(2小时学会spring boot)收获

一.建立spring boot项目 1.idea打开File->New Project 2.Spring Initializr-(选择project sdk为1.8,点击下一步)-> 3. 点击Finish 4. 5.显示如下,则第一个spring boot小例子运行成功 二.属性配置 1.两种配置文件application.properties与app

qq_24664619的博客 1865

实现画布拖拽算子排布,通过flink实现算子编排计算,如何实现?

🏆本文收录于 《全栈 Bug 调优(实战版)》 专栏。专栏聚焦真实项目中的各类疑难 Bug,从成因剖析 → 排查路径 → 解决方案 → 预防优化全链路拆解,形成一套可复用、可沉淀的实战知识体系。无论你是初入职场的开发者,还是负责复杂项目的资深工程师,都可以在这里构建一套属于自己的「问题诊断与性能调优」方法论,助你稳步进阶、放大技术价值 。

**My Coding Family** 1072

高通SA8295P音频接口深度解析:全面掌握SA8295P的LS-I2S、PCM/TDM与高性能音频处理技术设计

SA8295P提供丰富的音频接口选项,包括LS-I2S、PCM/TDM和HS-I2S接口,具备灵活的配置选项,适合各种高保真音频和高速数据传输应用。结合LS-I2S和PCM/TDM接口:在复杂的音频编解码器设计中,可结合使用LS-I2S和PCM/TDM接口,以处理和传输不同的音频数据流。使用HS-I2S接口:在软件定义无线电(SDR)系统中,高速I2S接口可处理高速数据流,如无线电信号的解码和处理。LS-I2S(低速I2S)接口是SA8295P的一部分,提供了丰富的音频数据传输选项。

weixin_43199439的博客 1408

2 小时学会 Spring Boot

一. 什么是 Spring Boot Takes an opinionated view of building production-ready Spring applications. Spring Boot favors convention over configuration and is designed to get you up and running as quickly as...

weixin_34250709的博客 88

组合预测模型 | LSTM-XGBoost长短期记忆神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测(Matlab程序)

组合预测模型 | LSTM-XGBoost长短期记忆神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测(Matlab完整程序)

前程算法屋的博客 2180

慕课网2小时学会Spring Boot第一讲笔记

在启动类中启动项目需用@SpringBootApplication这个注解 第二种启动项目的方式:找到项目存放路径下,使用命令mvn spring-boot:run 第三种启动方式:(1)mvn install (2)cd target (3)java -jar xxx.jar SpringBoot项目不用配置tomcat、xml等等等等,直接通过方法启动项目,可以配置项目的一些

qq_20367813的博客 235

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册,内含HL7和ASTM)

2小时学会Spring Boot 播放和新版本源码

慕课网视频已下线,可用的安卓缓存及播放方式,更新源码。 Spring Boot版本为2.1.3.RELEASE 新版本注意事项 配置文件切换,需在pom文件添加标签 <profiles> <profile> <!-- 本地开发环境 --> <id>dev</id> <pro...

sinat_27418407的博客 273

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

慕课网2小时学会Spring Boot第二讲笔记

A、Result对象固定返回格式 B、为了解决逻辑在一个地方处理,抛异常来处理 默认的Exception只接受message数据 自定义的接受多个,如加code C、捕获得到的异常并return回页面 D、把msg和code定义为枚举来统一管理 E、打印日志 F、单元测试 1、验证 Girl: @Min(value = 18,me

qq_20367813的博客 374

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

2小时学会Spring Boot学习-项目属性配置

1.项目属性配置 resources文件夹下新建 application.ymlapplication-dev.ymlapplication-prod.yml文件 application.yml按需读取dev或prod中的参数 application.yml文件spring: profiles: active: devapplication-dev.yml文件 server: ...

weixin_30399055的博客 76

2小时学会spring boot 以及spring boot进阶之web进阶(已完成)

1:更换Maven默认中心仓库的方法 <mirror> <id>nexus-aliyun</id> <mirrorOf>central</mirrorOf> <name>Nexus aliyun</name> <url>http://maven.aliyun.com/nexus...

weixin_34067049的博客 125

2小时学会Spring Boot学习笔记 目录

本笔记为imooc网的视频教学笔记 具体视频地址如下: http://www.imooc.com/learn/767 章节目录 第一章 SpringBoot介绍 1-1SpringBoot介绍 第二章 第一个SpringBoot应用 2-1 第一个SpringBoot应用 第三章 项目属性配置 3-1 项目属性配置 第四章 Controller的使用 4-1 Controller的使用 第五章...

jy03133639的博客 261
上一篇: SpringCloud教程之降龙十八掌(Finchley版本)
下一篇: 第一篇: 服务的注册与发现Eureka(Finchley版本)
丘色果
博客等级 码龄17年 752粉丝 179原创
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值