敲厉害的燕宝的博客

正则表达式（Regular Expression，通常简写为 regex、regexp 或 RE）是一种强大的，用于描述一组字符串的模式。，几乎所有现代编程语言都支持正则表达式的使用，包括 Java 和 JavaScript (Vue.js 应用中的 JavaScript 代码)。在实际开发中，。

当使用 BigDecimal 进行算术运算时，总是使用 BigDecimal 提供的方法，而不是使用 +, -, *, / 这样的运算符，因为后者会尝试将 BigDecimal 转换为 double，从而可能引入精度损失。总之，虽然 double 类型在处理大多数浮点数运算时非常高效，但在需要高精度或严格数值比较的场景中，应谨慎使用。在一系列连续的计算中，每次计算产生的舍入误差可能会累积起来，导致最终结果与期望的精确值有较大的偏差。3、在可能的情况下，尽量减少连续的浮点数运算，以减少舍入误差的累积。

由于(12|21)是正则表达式中的第一个捕获组，group(1)将返回"12"或"21"，取决于formName中的这部分内容。: 如果a既不是"12"也不是"21"（这不应该发生，因为group(1)应该只返回这两个值之一，除非正则表达式匹配失败），抛出一个运行时异常，表示参数错误。否则，根据捕获到的"12"或"21"来决定返回true还是false。如果捕获到的内容既不是"12"也不是"21"，则抛出异常，表示输入无效。: 如果a等于"12"，返回true。group(1)将仅返回"12"或"21"，

Java处理Double类型数据相加时，出现1+1.82=2.8200000000000003并存入数据库的情况。

JSON 和 XML 各有优势，选择哪种格式取决于具体的应用需求。如果需要在 Web 应用中快速传输数据，JSON 是更好的选择；如果需要高度结构化的数据格式和跨语言的兼容性，XML 可能更适合。

SLF4J（Simple Logging Facade for Java）是一种日志框架的抽象层，它并不是一个具体的日志实现，而是一个接口或门面（Facade），旨在为各种不同的日志框架提供一个统一的API。Spring Boot 默认会包含这些依赖，但如果你使用的是自定义的配置或者老版本的 Spring Boot，你可能需要在 Maven 或 Gradle 的构建文件中手动添加它们。SLF4J设计时考虑到了性能因素，例如，它提供了条件日志记录功能，只有当日志级别被启用时，才会执行字符串拼接等昂贵的操作。

其中，item="aid"表示每次循环中的单个元素，collection="aIds"指定了要迭代的参数名，与Java方法参数上的@Param注解值匹配。这个查询就会非常有用，它不仅能够跨表根据商品类别ID筛选出相关商品，还能计算出这些商品的库存总量，帮助你快速了解所关注商品类别的总体库存情况。假设你有两个表，一个是商品信息表（表1，例如商品类别信息），另一个是库存信息表（表2，记录每种商品的库存数量）。考虑性能问题，如果a_id列上有索引，这将显著加快查询速度，特别是当筛选的ID数量很大时。

如参数管理，后台地址配置对应参数管理url为/out/in。

使用FileSystemResource包装文件，以便Spring MVC可以处理该资源创建HttpHeaders对象以设置响应头设置Content-Disposition头，使得浏览器以内联方式显示PDF（即在浏览器中直接打开）设置Content-Type为application/pdf，指示响应体是一个PDF文件构建并返回带有指定头信息和PDF资源的ResponseEntity，状态码为200 OK。

myService() 和 anotherService() 方法分别定义了两个Bean，它们将在应用上下文中可用，可以通过依赖注入的方式被其他Bean使用。配置类可以包含多个 @Bean 方法，每个方法定义了一个Bean的创建过程。通过这样的配置类，你可以以Java代码的形式组织和管理Spring的配置，替代传统的XML配置，使得项目更加面向Java，并且支持IDE的代码补全和类型检查等功能。

Filter Complex: -filter_complex "[0:v][0:a][1:v][1:a]concat=n=2:v=1:a=1[v][a]": 这是一个复杂的过滤器链，用于处理输入流。concat=n=2:v=1:a=1 配置了concat过滤器，n=2表示有2个输入流被连接，v=1表示输出1个视频流，a=1表示输出1个音频流。[0:v] 和 [1:v] 分别表示第一个和第二个输入文件的视频流。[0:a] 和 [1:a] 分别表示第一个和第二个输入文件的音频流。

检查目录是否存在，如果不存在则新建~

中间操作、终止操作、短路操作1.中间操作​ 一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate 操作。其目的主要是打开流，做出某种程度的数据映射/过滤，然后返回一个新的流，交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的（lazy），就是说，仅仅调用到这类方法，并没有真正开始流的遍历。map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、 parallel、 sequential、 unordered。