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我也要
如果您的程序报 No mapping for GET，没有找到对应的映射，这个是由于你程序结合了thymeleaf
使用thymeleaf的时候，要经过controller 跳转到页面上，不要直接就跳转对于的页面
比如 下面：
@Controller
public class RouterController {
@RequestMapping("/index")
public String index(){
return "shop-index";
}
}
SpringBoot
SpringBoot快速入门实战：一天构建CRUD应用与核心配置详解
在现代Java企业级开发中，SpringBoot以其“约定大于配置”的核心设计理念，极大地简化了传统Spring应用的初始化和配置过程。通过自动配置（Auto-Configuration）和Starter依赖机制，开发者能够快速搭建具备生产就绪特性的项目骨架，实现开箱即用的开发体验。这一技术价值在于显著降低了Java Web应用，特别是微服务架构的入门门槛和开发复杂度。其典型应用场景包括快速构建RESTful API、数据访问层集成以及多环境配置管理。本文聚焦于如何高效利用SpringBoot与MyBati
springboot报No mapping for GET解决方法
搞了几个小时，才知道springboot访问teamplates需要thymeleaf jar支持，能够处理HTML，XML,JavaScript，CSS甚至是纯文本。在pom里黏贴 org.springframework.boot spring-boot-starter-thymeleaf 然后导入时，选择只导入改变的，import Changes如图: 项目结构: application.y...
SpringBoot实战：从零搭建仿知乎问答社区的技术架构与核心实现
在Java企业级开发领域，SpringBoot以其“约定大于配置”的理念和快速启动能力，成为构建Web应用的主流框架。其核心原理在于通过自动配置和Starter依赖，简化了传统Spring应用的繁琐配置，使开发者能聚焦于业务逻辑实现。这一技术价值在于大幅提升了开发效率与项目可维护性，尤其适用于需要快速迭代的互联网应用，如内容社区、电商平台和社交网络。应用场景广泛覆盖用户系统、内容管理和实时交互等模块。本文以构建一个问答社区为例，深入探讨了如何运用SpringBoot整合MyBatis-Plus、Redis和
Spring boot No mapping for GET错误
刚进公司 自己搭建springboot项目遇到这个错误 记录以后学习更多的知识和经验 springboot 使用thymeleaf 导致该错误 以下为配置文件application.properties mybatis.mapper-locations=classpath:mappings/*.xml mybatis.config-location=classpath:mybatis/myb...
JavaWeb学生选课系统实战：从数据库设计到SpringBoot+MyBatis-Plus实现
在JavaWeb开发领域，掌握数据库设计与业务逻辑实现是构建企业级应用的核心能力。其原理在于通过合理的表结构设计（如用户表、课程表、选课记录表）来支撑复杂的多角色权限与业务流程，这直接关系到系统的数据一致性、查询性能与可扩展性。从技术价值看，一个设计良好的数据库是高效实现增删改查（CRUD）和复杂业务规则（如选课容量校验、时间冲突检测）的基石。在实际应用场景中，学生选课管理系统作为经典案例，完美融合了用户认证、权限控制、事务处理与高并发应对等关键技术点。本文以**SpringBoot**和**MyBatis
Spring Boot旅游系统生产级设计：库存、状态机与PDF生成实战
旅游管理系统作为典型高并发、强一致性、多端协同的行业应用，其核心挑战远超基础CRUD——本质是分布式事务、状态编排与资源安全的工程综合体。从库存扣减的原子性保障，到订单状态机的事件驱动演进；从PDF生成的XSS防护与零拷贝传输，到信创环境下的JVM调优与SQL方言适配，每一环节都需兼顾业务语义与技术鲁棒性。本文聚焦Spring Boot在真实旅游场景中的落地实践，深度解析多级缓存穿透防护、Saga分布式事务、动态路由规则引擎等关键能力，覆盖库存超卖防控、状态流转可视化、电子合同安全生成等高频痛点，为Java
Springboot配置拦截器出现“No mapping for GET“静态资源的情况
出现这种情况，假定css,js,fonts文件都在/resources/static下，那么在webConfig.java内加上这两个函数 private static final String[] CLASSPATH_RESOURCE_LOCATIONS = { "classpath:/META-INF/resources/", "classpath:/resource...
医院资产设备管理系统源码实战解析
医院资产设备管理系统是医疗信息化中支撑设备全生命周期管理的核心应用，其本质是围绕采购、入库、调拨、维保、报废等刚性业务流程构建的可落地软件系统。技术实现上强调稳定可靠而非架构炫技，典型采用Spring Boot+MyBatis+MySQL单体架构，适配医院老旧IT环境；业务建模直击台账混乱、维保超期、报废难追溯三大痛点，通过自动计算维保日期、科室编码驱动调拨通知、多角色审批留痕等设计保障合规性与可用性。本文以真实可运行源码包为蓝本，详解部署脚本（install.bat/build.bat/run.bat）、
Spring boot +Thymeleaf 本地图片加载失败（图片路径）的问题及解决方法
在Spring Boot应用程序中，有时候我们会遇到本地图片不能加载的问题，这通常是由于图片路径不正确导致的。在本文中，我们将详细讲解这个问题的原因，并提供两个示例来说明如何解决这个问题。
FPGA工程师必看：JESD204B同步机制实战指南（含SYSREF信号调试技巧）
本文为FPGA工程师提供了一份JESD204B同步机制的实战指南，重点聚焦于SYSREF信号的调试技巧。文章从同步的核心逻辑出发，深入剖析了时钟、SYSREF与对齐序列这“三驾马车”的协作，并详细阐述了硬件PCB布局、FPGA IP核配置、状态机监控以及使用示波器进行波形分析等关键实战步骤，旨在帮助工程师解决多通道高速系统中的同步难题，确保链路的稳定与确定性延迟。
告别Selenium！纯Python+Requests搞定微信视频号登录Cookie（附完整代码与避坑指南）
本文详细介绍了如何利用纯Python和Requests库实现微信视频号的自动化登录，替代传统的Selenium方案。通过解析HTTP请求交互流程，提供完整的代码实现和避坑指南，显著提升爬虫效率和隐蔽性，适用于轻量化爬虫开发。
转载（侵权删）Springboot配置拦截器出现“No mapping for GET“静态资源的情况
原博客（https://blog.youkuaiyun.com/qq_37756310/article/details/104070000?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.add_param_isCf&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearn
Dataworks实现接口调用
在本地linux虚拟机（不用在意linux版本），安装Anaconda后配置对应的虚拟环境，将虚拟环境的python包整体打包（路径一般为：~/anaconda/envs/env_name/lib/pyyhon3.7/site-packages）：上传资源，将第三方包上传至dataworks（注意：所有上传文件均要打包上传，直接上传文件会乱码导致无法使用）：PyODPS，其中PyODSP2的python版本为2.7，PyODSP3的python版本为3.7。：在PyODPS中引用资源，然后开发接口。
工作中使用到的单词（软件开发）
１．エイリアス alias 别名 powershell使用 get-help 命令时，会得到与此命令 相关（别名）的命令 ２．プロキシ proxy 代 理 ３．プロモート promote 促进，提升 开发的系统新功能上线发布，有时会使用到这个词，比如 STプロモート 还有使用リリース这个词的。比如STリリース。个人认为两者含义相同。 ４．見逃し み................................................................
Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting 论文笔记
Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting 论文笔记-----GCN在交通领域的应用（二） 一、论文翻译： 1、摘要： 及时准确地交通预测对于城市交通控制和指导具有至关重要的意义。由于交通流量的非线性和复杂性，传统的方法不能满足中长期预测任务的需求，并且往往会忽略时空数据的时间和空间依赖特性。在这篇论文中，为了处理在交通领域的时间序列预测问题...
PPL文档——Excel制作的甘特图加上动态今日线
当很多项目需要跟踪进度时，我们介绍一种在Excel中创建甘特图。
ssm运行报错：no mapping for GET / （已解决）
错误截图： 不知道动了什么地方，本来还能运行的项目突然报出这个错误，经过整理，将可能导致的原因总结如下： 原因一:在 web.xml 中对 springDispatcherServlet 的配置出错 主要是前端控制器的拦截路径错把“/”写成了“/*”， 原因二:未给控制器层添加注解@Controller 未添加注解，springMVC无法扫描到这个类 原因三：访问的页面（如index.html)位置错误，未放于webapp文件夹下 原因四：静态资源访问的问题 这也是导致我出现这个问题的原因，解决方法是
从零到一：鲲鹏920服务器上的DeepSeek模型部署全流程解析
本文详细解析了在华为鲲鹏920服务器上部署DeepSeek模型的全流程，包括环境准备、模型服务框架部署、性能优化及生产环境方案。通过ARM架构优化和量化技术，显著提升模型推理效率，适用于企业级AI应用场景，助力国产化技术落地。
框架学习遇到的问题及解决方案
我们在学习的过程中，都会遇到各种各样的问题，所以为了能够帮助到和我一样在学习的时候有遇到同样问题的朋友，我把我遇到的问题及其解决方法都记录了起来。 这篇文章不断更新，毕竟学无止境，后面可能还有很多问题等着我，我会继续把问题和解决方法写在这里。 我目前遇到的问题和我的把问题解决的方法都写在这了，如果您觉得有什么更好的解决方法，或者我的解决方法不起作用，欢迎评论讨论。
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springboot 配置拦截器后出现静态资源无法访问：No mapping for GET的解决办法
出现该问题是因为springboot 2.0后静态资源也经过拦截器导致的。 由于WebMvcConfigurerAdapter 的废弃，现今配置拦截器可使用 继承 WebMvcConfigurationSupport 类和实现 WebMvcConfigurer接口 两种方法。 建议采用后一种方法（实现接口），否则会出现如题所示的方法。 如果坚持使用继承WebMvcConfigurationSup...
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
【SpringBoot】SpringBoot2.x引入静态资源报错No mapping for GET XXXX的解决办法以及原理
1、前言： SpringBoot的自动配置极大的方便了我们的开发，这种上手容易，但是在遇到问题的时候就不怎么容易解决了，一般的解决方案就是去一点点看源码，接下来对SpringBoot2.x引入静态资源类失效的问题进行分析。 1、 ...
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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！
No mapping for GET /css/bootstrap.min.css springboot 使用thymeleaf 下的页面的css等样式显示不出来。 MyMvcConfig.ja
No mapping for GET /css/bootstrap.min.css springboot 使用thymeleaf 下的页面的css等样式显示不出来。 MyMvcConfig.java内加上这两个函数
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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
SpringBoot项目启动报错 PageNotFound: No mapping for GET /**.html
PageNotFound:No Mapping for GET，假定css,js,fonts文件都在/resources/static下，那么在WebMvcConfig.java内加上这两个函数，就可以正常启动。SpringBoot项目的时候，出现浏览器界面打不开，同时IDEA后台报错，页面无法找到的问题。具体原理我也并没有搞清楚，总之项目可以成功启动。
No mapping for GET /css/bootstrap.min.css
No mapping for GET /css/bootstrap.min.css springboot 使用thymeleaf 下的页面的css等样式显示不出来。 MyMvcConfig.java内加上这两个函数 private static final String[] CLASSPATH_RESOURCE_LOCATIONS = { "classpath:/META-INF/resources/", "classpath:/resources/", .
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