lombok使用

最新推荐文章于 2024-10-17 09:32:02 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-17 09:32:02 发布 · 51 阅读 · 0 ·
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#springboot

本文详细说明了如何在Java项目中引入Lombok，包括添加pom.xml依赖，启用IDEA插件以在编译时处理注解，以及利用@Data,@AllArgsConstructor,@NoArgsConstructor等注解简化实体类实现。
  1. 有实体的module  pom.xml添加依赖

<!--导入Lombok依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <version>1.18.12</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

2.idea 里 加 lombok插件

3.并开启选项使其在编译阶段生效

4.实体类中使用注解

@Data   : 实体类编译成class后,class文件有set\get
@AllArgsConstructor : 实体类编译成class后,class文件有有参的构造函数
@NoArgsConstructor : 实体类编译成class后,class文件有无参的构造函数

jiai032023
关注
Lombok 使用教程-@Log | 如何优雅的进行日志记录
smart_an的专栏
08-12 1516
在中添加了各种@Log的变体。中的新内容：你可以用log注解来注解任何类，让lombok生成一个logger字段。该logger被命名为log，字段的类型取决于你选择了哪一个logger。中的新内容：增加了谷歌的（通过@Flogger中的新功能：增加了@CustomLog，让你可以通过配置如何用配置键来创建任何日志记录器。您将@Log的变体放在类中（以适用于您使用的日志系统的为准）；然后，您有一个静态的final log字段，按照您使用的日志框架通常规定的方式进行初始化，然后您可以使用它来编写日志语句。
Lombok使用指南
weixin_74417835的博客
04-05 2586
Lombok是一个Java库，它通过注解的方式，帮助开发者减少样板代码的编写，如getter、setter、构造方法、equals、hashCode等方法。Lombok在编译时自动生成这些代码，使Java代码更加简洁、易读。@Data@Builder@Entity@Id@Column@Data@Builder@NotBlank(message = "用户名不能为空")@NotBlank(message = "密码不能为空")
Lombok使用详解
Nicholas_GUB的博客
10-24 2243
lombok可以通过注解的方式在编译期动态的为类添加方法。 一、配置IDEA中使用lombok 1、导入lombok依赖包。 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.projectlombok/lombok --> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId&gt
Lombok使用说明
shengyu
10-30 4885
Lombok常用注解可以分为以下几种类型：【1】@Setter 和 @Setter 和 @Accessor【2】@ToString 和 @EqualsAndHashCode【3】@NoArgsConstructor 和 AllArgsConstructor 和 @RequiredArgsConstructor【4】@Data 和 @Value【5】@Builder 和 @Singular。
【Lombok】Lombok 使用教程大全
猫巳的博客
12-08 2406
文章目录一、简介二、常用注解 一、简介 Project Lombok是一个java库，可以自动插入编辑器和构建工具，提高java的性能。 再也不用写另一个getter或equals方法了，只要一个注解，你的类就有一个功能齐全的构建器，自动记录变量，等等。 官网地址：https://projectlombok.org/ 二、常用注解 【Lombok】val 和 var的使用 | 像 JavaScript 一样的去声明变量 【Lombok】@NonNull | 如何优雅的处理字段 NullPointerExce
Spring Boot 之 Lombok 使用详解
weixin_64178283的博客
10-08 3762
Lombok 可以显著减少样板代码，提高开发效率。通过使用 Lombok 注解，可以使代码更加简洁易读，并减少出错的可能性。希望本文能帮助你更好地理解和使用 Lombok 在 Spring Boot 项目中。
Lombok使用
yangqinfeng1121的博客
06-29 1454
Lombok使用介绍在项目中使用Lombok可以减少很多重复代码的书写。比如说getter/setter/toString等方法的编写。IDEA中的安装打开IDEA的Setting –&gt; 选择Plugins选项 –&gt; 选择Browse repositories –&gt; 搜索lombok –&gt; 点击安装 –&gt; 安装完成重启IDEA –&gt; 安装成功引入依赖在项目中添加...
Lombok入门使用
jiabao0520的博客
10-17 919
如何正确食用Lombok
Java Lombok使用介绍
weixin_44378305的博客
09-30 5642
Java Lombok使用介绍简介使用方法1、下载插件2、导入依赖3、注解使用1、@Data2、@Getter/@Setter3、@Cleanup4、Lombok的优缺点 简介 ​ Lombok是一个可以通过简单的注解形式来帮助我们简化消除一些必须有但显得很臃肿的Java代码的工具，通过使用对应的注解，可以在编译源码的时候生成对应的方法，提高开发人员的效率。 ​ 例如开发中经常需要写的javabean，都需要花时间去添加相应的getter/setter，也许还要去写构造器、equals等方法，而且需要维
Lombok 使用教程-onX | 为Lombok注解添加自定义注解
smart_an的专栏
08-14 1221
这个功能被认为是 “变通状态”–它的存在是为了让那些没有这个功能就无法工作的lombok用户无论如何都能使用这个功能。如果我们找到一个更好的方法来实现这个功能，或者未来的某个java版本引入了一个替代策略，这个功能可以在没有一个合理的废弃期的情况下消失。另外，这个功能可能在未来的javac版本中无法使用。使用时请自行斟酌。大多数使lombok生成方法或构造函数的注解可以被配置为使lombok在生成的代码中的元素上添加自定义注解。@Getter@Setter和@Wither支持onMethod。
Lombok 使用教程-@Synchronized | 如何优雅的添加Synchronized锁
smart_an的专栏
08-12 922
是方法修饰语的一个更安全的变体。和一样，该注解只能用于静态和实例方法。它的操作与关键字类似，但它锁定的对象不同。关键字锁定了这个对象，但注解锁定了一个名为$lock的字段，它是私有的。如果你愿意，你可以自己创建这些锁。如果你已经自己创建了$lock和$LOCK字段，当然就不会再生成它们。你也可以选择锁定另一个字段，通过指定它作为注释的参数。在这种用法的变体中，字段不会被自动创建，你必须自己明确地创建它们，否则会发出一个错误。
Lombok 使用教程-@Getter(lazy=true) | Getter 懒加载
smart_an的专栏
08-12 1052
是在中引入的。你可以让lombok生成一个getter，它将在第一次调用这个getter时计算一个值，并从那时起缓存它。如果计算数值需要大量的CPU，或者数值需要大量的内存，这就很有用。要使用这个功能，创建一个变量，用运行成本高的表达式来初始化它，并用来注释你的字段。这个字段将从你的代码的其余部分隐藏起来，并且表达式的评估不会超过一次，即在第一次调用getter的时候。没有神奇的标记值（也就是说，即使你昂贵的计算结果是空的，结果也会被缓存），你昂贵的计算不需要是线程安全的，因为lombok负责锁。
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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
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内容概要：本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络（ANN）设计展开，重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践，利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近，提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法，形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制理论基础，熟悉Matlab编程，从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法；②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用；③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制；④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码动手实践，先从运动学建模入手，逐步深入动力学分析与神经网络训练，注重理论推导与仿真实验的结合，以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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