学习笔记:微服务14 spring boot jdbc connect

Spring Boot整合OAuth2:从授权协议到微服务安全实战 在现代应用开发中,授权是保障系统安全与用户体验的核心环节。OAuth2作为一种行业标准的授权协议,其核心原理在于通过令牌(Token)机制,允许第三方应用在用户授权后访问其资源,而无需获取用户密码,从而实现了认证与授权的安全解耦。这一机制的技术价值在于提供了安全、标准化的授权流程,极大地简化了多平台登录、API资源访问等场景的开发复杂度。其典型的应用场景包括第三方登录(如微信、GitHub登录)、微服务间的安全通信以及构建统一单点登录(SSO)系统。本文聚焦于如何在Spring Boot生态中高效整合OAu 阅读详情

这个虽然简单,也是必备,下个代码,做个记录,免得到处找 主要有两种方法,Mybatis和JdbcTemplate

这里是简单直接的JdbcTemplate方法

1. pom.xml 增加依赖

         <dependency>
          <groupId>mysql</groupId>
          <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
      </dependency>
      <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
        </dependency>   

2. application.properties增加

spring.datasource.url=jdbc:mysql://centos7.linbsoft.com:3306/sqoop
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

3. 增加类DbController 查询并返回数据库数据

@RestController
@RequestMapping("/mydb")
public class DbController {

    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;
    
    @RequestMapping("/getUsers")
    public List<Map<String, Object>> getDbType(){
        String sql = "select * from tb_student";
        List<Map<String, Object>> list =  jdbcTemplate.queryForList(sql);
        for (Map<String, Object> map : list) {
            Set<Entry<String, Object>> entries = map.entrySet( );
                if(entries != null) {
                    Iterator<Entry<String, Object>> iterator = entries.iterator( );
                    while(iterator.hasNext( )) {
                    Entry<String, Object> entry =(Entry<String, Object>) iterator.next( );
                    Object key = entry.getKey( );
                    Object value = entry.getValue();
                    System.out.println(key+":"+value);
                }
            }
        }
        return list;
    }
    @RequestMapping("/user/{id}")
    public Map<String,Object> getUser(@PathVariable String id){
        Map<String,Object> map = null;
        
        List<Map<String, Object>> list = getDbType();
          for (Map<String, Object> dbmap : list) {
            Set<String> set = dbmap.keySet();
            for (String key : set) {
                if(key.equals("id")){    
                    if(dbmap.get(key).equals(id)){
                        map = dbmap;
                    }
                }
            }
        }
        
        if(map==null)
            map = list.get(0);
        return map;
    }
}

 

4.测试:

http://centos7.linbsoft.com:8806/mydb/getUsers

http://centos7.linbsoft.com:8806/mydb/user/2

会看到输出数据

 

Spring AI+MyBatis-Plus+Spring Boot生产级版本兼容指南 Spring AI 是 Spring 生态官方推出的 AI 应用开发框架,旨在简化大模型集成;MyBatis-Plus 则是 Java 领域最主流的持久层增强工具,提供无侵入式 CRUD 与自动填充等能力。二者在 Spring Boot 3.x 基础上协同工作时,因依赖收敛、事务传播、线程上下文隔离及 Jakarta EE 兼容性等底层机制差异,极易引发启动失败、分页失效、自动填充丢失、事务不回滚等‘幽灵问题’。本指南聚焦真实生产环境验证的最小可行组合(Spring Boot 3.2.4 + MyBatis 阅读详情

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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")

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