Spring Boot + Redis 实现各种操作,写得太好了吧

springboot使用redis 默认有三种方式连接redis.第一种:jedis—传统的项目–ssm第二种:lettuce:---->刚出现没有多久就被springboot整合进来。第三种:springboot连接redis。 阅读详情

一、Jedis,Redisson,Lettuce 三者的区别

共同点:都提供了基于 Redis 操作的 Java API,只是封装程度,具体实现稍有不同。

不同点:

  • 1.1、Jedis

是 Redis 的 Java 实现的客户端。支持基本的数据类型如:String、Hash、List、Set、Sorted Set。

特点:使用阻塞的 I/O,方法调用同步,程序流需要等到 socket 处理完 I/O 才能执行,不支持异步操作。Jedis 客户端实例不是线程安全的,需要通过连接池来使用 Jedis。

  • 1.1、Redisson

优点点:分布式锁,分布式集合,可通过 Redis 支持延迟队列。

  • 1.3、 Lettuce

用于线程安全同步,异步和响应使用,支持集群,Sentinel,管道和编码器。

基于 Netty 框架的事件驱动的通信层,其方法调用是异步的。Lettuce 的 API 是线程安全的,所以可以操作单个 Lettuce 连接来完成各种操作。

二、Jedis

三、RedisTemplate

3.1、使用配置

maven 配置引入,(要加上版本号,我这里是因为 Parent 已声明)

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


application-dev.yml

spring:
  redis:
    host: 192.168.1.140
    port: 6379
    password:
    database: 15 # 指定redis的分库(共16个0到15)

3.2、使用示例

 @Resource
 private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
 
    @Override
    public CustomersEntity findById(Integer id) {
        // 需要缓存
        // 所有涉及的缓存都需要删除,或者更新
        try {
            String toString = stringRedisTemplate.opsForHash().get(REDIS_CUSTOMERS_ONE, id + "").toString();
            if (toString != null) {
                return JSONUtil.toBean(toString, CustomersEntity.class);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        // 缓存为空的时候,先查,然后缓存redis
        Optional<CustomersEntity> byId = customerRepo.findById(id);
        if (byId.isPresent()) {
            CustomersEntity customersEntity = byId.get();
            try {
                stringRedisTemplate.opsForHash().put(REDIS_CUSTOMERS_ONE, id + "", JSONUtil.toJsonStr(customersEntity));
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return customersEntity;
        }
        return null;
    }

3.3、扩展

3.3.1、spring-boot-starter-data-redis 的依赖包

Spring Boot + Redis 实现各种操作,写得太好了吧

3.3.2、stringRedisTemplate API(部分展示)

opsForHash --> hash 操作
opsForList --> list 操作
opsForSet --> set 操作
opsForValue --> string 操作
opsForZSet --> Zset 操作

Spring Boot + Redis 实现各种操作,写得太好了吧

3.3.3 StringRedisTemplate 默认序列化机制

public class StringRedisTemplate extends RedisTemplate<String, String> {

	/**
	 * Constructs a new <code>StringRedisTemplate</code> instance. {@link #setConnectionFactory(RedisConnectionFactory)}
	 * and {@link #afterPropertiesSet()} still need to be called.
	 */
	public StringRedisTemplate() {
		RedisSerializer<String> stringSerializer = new StringRedisSerializer();
		setKeySerializer(stringSerializer);
		setValueSerializer(stringSerializer);
		setHashKeySerializer(stringSerializer);
		setHashValueSerializer(stringSerializer);
	}
	}

四、RedissonClient 操作示例

4.1 基本配置

4.1.1、Maven pom 引入

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.redisson</groupId>
            <artifactId>redisson</artifactId>
            <version>3.8.2</version>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.redisson</groupId>
            <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>LATEST</version>
        </dependency>

4.1.2、添加配置文件 Yaml 或者 json 格式

redisson-config.yml

# Redisson 配置
singleServerConfig:
  address: "redis://192.168.1.140:6379"
  password: null
  clientName: null
  database: 15 #选择使用哪个数据库0~15
  idleConnectionTimeout: 10000
  pingTimeout: 1000
  connectTimeout: 10000
  timeout: 3000
  retryAttempts: 3
  retryInterval: 1500
  reconnectionTimeout: 3000
  failedAttempts: 3
  subscriptionsPerConnection: 5
  subscriptionConnectionMinimumIdleSize: 1
  subscriptionConnectionPoolSize: 50
  connectionMinimumIdleSize: 32
  connectionPoolSize: 64
  dnsMonitoringInterval: 5000
  #dnsMonitoring: false

threads: 0
nettyThreads: 0
codec:
  class: "org.redisson.codec.JsonJacksonCodec"
transportMode: "NIO"


或者,配置 redisson-config.json

{
  "singleServerConfig": {
    "idleConnectionTimeout": 10000,
    "pingTimeout": 1000,
    "connectTimeout": 10000,
    "timeout": 3000,
    "retryAttempts": 3,
    "retryInterval": 1500,
    "reconnectionTimeout": 3000,
    "failedAttempts": 3,
    "password": null,
    "subscriptionsPerConnection": 5,
    "clientName": null,
    "address": "redis://192.168.1.140:6379",
    "subscriptionConnectionMinimumIdleSize": 1,
    "subscriptionConnectionPoolSize": 50,
    "connectionMinimumIdleSize": 10,
    "connectionPoolSize": 64,
    "database": 0,
    "dnsMonitoring": false,
    "dnsMonitoringInterval": 5000
  },
  "threads": 0,
  "nettyThreads": 0,
  "codec": null,
  "useLinuxNativeEpoll": false
}


4.1.3、读取配置

新建读取配置类

@Configuration
public class RedissonConfig {

    @Bean
    public RedissonClient redisson() throws IOException {

        // 两种读取方式,Config.fromYAML 和 Config.fromJSON
//        Config config = Config.fromJSON(RedissonConfig.class.getClassLoader().getResource("redisson-config.json"));
        Config config = Config.fromYAML(RedissonConfig.class.getClassLoader().getResource("redisson-config.yml"));
        return Redisson.create(config);
    }
}

或者,在 application.yml 中配置如下

spring:
  redis:
    redisson:
      config: classpath:redisson-config.yaml

4.2 使用示例

@RestController
@RequestMapping("/")
public class TeController {

    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    static long i = 20;
    static long sum = 300;

//    ========================== String =======================
    @GetMapping("/set/{key}")
    public String s1(@PathVariable String key) {
        // 设置字符串
        RBucket<String> keyObj = redissonClient.getBucket(key);
        keyObj.set(key + "1-v1");
        return key;
    }

    @GetMapping("/get/{key}")
    public String g1(@PathVariable String key) {
        // 设置字符串
        RBucket<String> keyObj = redissonClient.getBucket(key);
        String s = keyObj.get();
        return s;
    }

    //    ========================== hash =======================-=

    @GetMapping("/hset/{key}")
    public String h1(@PathVariable String key) {

        Ur ur = new Ur();
        ur.setId(MathUtil.randomLong(1,20));
        ur.setName(key);
      // 存放 Hash
        RMap<String, Ur> ss = redissonClient.getMap("UR");
        ss.put(ur.getId().toString(), ur);
        return ur.toString();
    }

    @GetMapping("/hget/{id}")
    public String h2(@PathVariable String id) {
        // hash 查询
        RMap<String, Ur> ss = redissonClient.getMap("UR");
        Ur ur = ss.get(id);
        return ur.toString();
    }

    // 查询所有的 keys
    @GetMapping("/all")
    public String all(){
        RKeys keys = redissonClient.getKeys();
        Iterable<String> keys1 = keys.getKeys();
        keys1.forEach(System.out::println);
        return keys.toString();
    }

    // ================== ==============读写锁测试 =============================

    @GetMapping("/rw/set/{key}")
    public void rw_set(){
//        RedissonLock.
        RBucket<String> ls_count = redissonClient.getBucket("LS_COUNT");
        ls_count.set("300",360000000l, TimeUnit.SECONDS);
    }

    // 减法运算
    @GetMapping("/jf")
    public void jf(){

        String key = "S_COUNT";

//        RAtomicLong atomicLong = redissonClient.getAtomicLong(key);
//        atomicLong.set(sum);
//        long l = atomicLong.decrementAndGet();
//        System.out.println(l);

        RAtomicLong atomicLong = redissonClient.getAtomicLong(key);
        if (!atomicLong.isExists()) {
            atomicLong.set(300l);
        }

        while (i == 0) {
            if (atomicLong.get() > 0) {
                long l = atomicLong.getAndDecrement();
                        try {
                            Thread.sleep(1000l);
                        } catch (InterruptedException e) {
                            e.printStackTrace();
                        }
                i --;
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "->" + i + "->" + l);
            }
        }


    }

    @GetMapping("/rw/get")
    public String rw_get(){

        String key = "S_COUNT";
        Runnable r = new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                RAtomicLong atomicLong = redissonClient.getAtomicLong(key);
                if (!atomicLong.isExists()) {
                    atomicLong.set(300l);
                }
                if (atomicLong.get() > 0) {
                    long l = atomicLong.getAndDecrement();
                    i --;
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "->" + i + "->" + l);
                }
            }
        };

        while (i != 0) {
            new Thread(r).start();
//            new Thread(r).run();
//            new Thread(r).run();
//            new Thread(r).run();
//            new Thread(r).run();
        }


        RBucket<String> bucket = redissonClient.getBucket(key);
        String s = bucket.get();
        System.out.println("================线程已结束================================" + s);

        return s;
    }

}


4.3 扩展

4.3.1 丰富的 jar 支持,尤其是对 Netty NIO 框架

4.3.2 丰富的配置机制选择,这里是详细的配置说明

关于序列化机制中,就有很多

Spring Boot + Redis 实现各种操作,写得太好了吧

Spring Boot + Redis 实现各种操作,写得太好了吧

4.3.3 API 支持(部分展示),具体的 Redis --> RedissonClient , 可查看这里

Spring Boot + Redis 实现各种操作,写得太好了吧

4.3.4 轻便的丰富的锁机制的实现

4.3.4.1 Lock

4.3.4.2 Fair Lock

4.3.4.3 MultiLock

4.3.4.4 RedLock

4.3.4.5 ReadWriteLock

4.3.4.6 Semaphore

4.3.4.7 PermitExpirableSemaphore

4.3.4.8 CountDownLatch

五、基于注解实现的 Redis 缓存

5.1 Maven 和 YML 配置

参考 RedisTemplate 配置

另外,还需要额外的配置类

// todo 定义序列化,解决乱码问题
@EnableCaching
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.cache.redis")
public class RedisCacheConfig {

    private Duration timeToLive = Duration.ZERO;

    public void setTimeToLive(Duration timeToLive) {
        this.timeToLive = timeToLive;
    }

    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisSerializer<String> redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);

        // 解决查询缓存转换异常的问题
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);

        // 配置序列化(解决乱码的问题)
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .entryTtl(timeToLive)
                .serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer))
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(jackson2JsonRedisSerializer))
                .disableCachingNullValues();

        RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(factory)
                .cacheDefaults(config)
                .build();
        return cacheManager;
    }

}

5.2 使用示例

@Transactional
@Service
public class ReImpl implements RedisService {

    @Resource
    private CustomerRepo customerRepo;
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public static final String REDIS_CUSTOMERS_ONE = "Customers";

    public static final String REDIS_CUSTOMERS_ALL = "allList";

    // =====================================================================使用Spring cahce 注解方式实现缓存
    // ==================================单个操作

    @Override
    @Cacheable(value = "cache:customer", unless = "null == #result",key = "#id")
    public CustomersEntity cacheOne(Integer id) {
        final Optional<CustomersEntity> byId = customerRepo.findById(id);
        return byId.isPresent() ? byId.get() : null;
    }

    @Override
    @Cacheable(value = "cache:customer", unless = "null == #result", key = "#id")
    public CustomersEntity cacheOne2(Integer id) {
        final Optional<CustomersEntity> byId = customerRepo.findById(id);
        return byId.isPresent() ? byId.get() : null;
    }

     // todo 自定义redis缓存的key,
    @Override
    @Cacheable(value = "cache:customer", unless = "null == #result", key = "#root.methodName + '.' + #id")
    public CustomersEntity cacheOne3(Integer id) {
        final Optional<CustomersEntity> byId = customerRepo.findById(id);
        return byId.isPresent() ? byId.get() : null;
    }

    // todo 这里缓存到redis,还有响应页面是String(加了很多转义符\,),不是Json格式
    @Override
    @Cacheable(value = "cache:customer", unless = "null == #result", key = "#root.methodName + '.' + #id")
    public String cacheOne4(Integer id) {
        final Optional<CustomersEntity> byId = customerRepo.findById(id);
        return byId.map(JSONUtil::toJsonStr).orElse(null);
    }

     // todo 缓存json,不乱码已处理好,调整序列化和反序列化
    @Override
    @Cacheable(value = "cache:customer", unless = "null == #result", key = "#root.methodName + '.' + #id")
    public CustomersEntity cacheOne5(Integer id) {
        Optional<CustomersEntity> byId = customerRepo.findById(id);
        return byId.filter(obj -> !StrUtil.isBlankIfStr(obj)).orElse(null);
    }



    // ==================================删除缓存
    @Override
    @CacheEvict(value = "cache:customer", key = "'cacheOne5' + '.' + #id")
    public Object del(Integer id) {
        // 删除缓存后的逻辑
        return null;
    }

    @Override
    @CacheEvict(value = "cache:customer",allEntries = true)
    public void del() {

    }

    @CacheEvict(value = "cache:all",allEntries = true)
    public void delall() {

    }
    // ==================List操作

    @Override
    @Cacheable(value = "cache:all")
    public List<CustomersEntity> cacheList() {
        List<CustomersEntity> all = customerRepo.findAll();
        return all;
    }

    // todo 先查询缓存,再校验是否一致,然后更新操作,比较实用,要清楚缓存的数据格式(明确业务和缓存模型数据)
    @Override
    @CachePut(value = "cache:all",unless = "null == #result",key = "#root.methodName")
    public List<CustomersEntity> cacheList2() {
        List<CustomersEntity> all = customerRepo.findAll();
        return all;
    }

}



5.3 扩展

基于 spring 缓存实现

Spring Boot + Redis 实现各种操作,写得太好了吧

 

Redis两种客户端:lettuce和Jedis的区别 spring boot 2的spring-boot-starter-data-redis中,默认使用的是lettuce作为redis客户端,它与jedis的主要区别如下: Jedis是同步的,不支持异步,Jedis客户端实例不是线程安全的,需要每个线程一个Jedis实例,所以一般通过连接池来使用Jedis Jedis常用API Lettuce是基于Netty框架的事件驱动的Redis客户端,其方法调用是异步的,Lettuce的API也是线程安全的,所以多个线程可以操作单个Lettuce连接来完成各种操作, 阅读详情

相关推荐

spring boot中redis的使用

通过这个示例,我们可以看到,在SpringBoot项目中使用Redis作为缓存的流程。我们首先需要添加Redis依赖,然后在配置文件中配置Redis连接信息。对象,并提供了一些方法来对Redis进行操作。现在,我们可以在SpringBoot项目中的任何地方使用这个工具类来进行缓存操作。这个依赖包含了Spring Data Redis,以及Jedis和Lettuce这两种Redis客户端的实现。方法中,我们首先构造了一个缓存的key,然后使用。是Redis的密码(如果没有密码,可以不填),

Ctrl-a-c-v44220970的博客 6222

Spring Boot整合Redis

Redis是一个开源(BSD许可)的、内存中的数据结构存储系统,它可以用作数据库、缓存和消息中间件,并提供多种语言的API。Redis支持多种类型的数据结构,如 字符串(strings)、散列(hashes)、列表(lists)、集合(sets)、有序集合(sorted sets)与范围查询、bitmaps、 hyperloglogs 和 地理空间(geospatial)、索引半径查询。

梁辰兴的博客 2万+

Evolution of Heuristics: Towards Efficient Automatic Algorithm Design Using Large Language Model

启发式算法广泛用于处理复杂的搜索和优化问题。然而,启发式算法的手动设计通常非常耗费人力,需要丰富的工作经验和知识。本文提出了启发式算法的进化 (EoH),这是一种新颖的进化范式,它利用大型语言模型 (LLM) 和进化计算 (EC) 方法进行自动启发式设计 (AHD)。EoH 代表自然语言中的启发式概念,称为思想。然后由 LLM 将它们转换为可执行代码。进化搜索框架中思想和代码的演变使其在生成高性能启发式算法方面非常有效和高效。

weixin_43961909的博客 2161

springboot整合redis

创建springboot整合redis工程: 首先我们要知道什么是redis: 三个步骤:补充:RedisTemplate对象提供了各种往redis数据库中存储数据的类型: 代码演示如下所示:注意:下面所有的步骤,要保证Redis数据库是开启的状态,要不然肯定连接不上Redis数据库 第一步: 第二步: 第三步: 又因为我们知道Redis数据库支持多种格式的存储数据形式,因此还可以往Redis数据库中存储哈希类型的数据(哈希类型:就类似于一个key里面又放入一个key,value),因此Redis

lwj_07的博客 4万+

新手避坑指南:在MacBook上为PyTorch正确配置MPS环境,跑通第一个YOLOv8训练

本文详细指导新手如何在MacBook上为PyTorch正确配置MPS环境,并成功运行YOLOv8训练。从环境准备、PyTorch安装到YOLOv8配置和性能调优,提供全面的避坑指南和实用技巧,帮助开发者充分利用Mac的GPU加速能力。

weixin_29100399的博客 228

迈创Cameralink采集卡与MIL软件集成开发实战指南

本文详细介绍了迈创Cameralink采集卡与MIL软件的集成开发实战指南,涵盖硬件安装、驱动配置、MIL软件深度设置及图像采集处理等关键步骤。特别适合工业视觉检测和医疗影像领域,通过优化配置和性能调优,实现高速稳定的图像处理。

weixin_29204205的博客 422

Spring Boot + Redis 实现各种操作,写得太好了吧!

org.springframework.bootspring-boot-starter-data-redisapplication-dev.ymlspring:redis:host: 192.168.1.140port: 6379password:database: 15 # 指定redis的分库(共16个0到15)Spring Boot 基础就不介绍了,推荐下这个实战教程: https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice@Resourcepr

2501_90404901的博客 677

Python爬取拼多多商品数据保姆级教程(附源码及效果图)

本文介绍了使用Python爬取拼多多商品数据的完整教程。通过DrissionPage库模拟浏览器操作,利用正则表达式提取嵌入在HTML中的商品数据(关键步骤是从window.rawData变量获取),解析后转换为结构化数据并导出Excel。教程包含八大步骤:环境配置、浏览器初始化、网络监听、搜索模拟、数据提取(核心是正则匹配JSON)、数据验证、字段解析和Excel导出,最后提供了封装好的函数可直接调用。该方法特别适合课程作业或毕业设计获取电商数据,能爬取商品名称、价格、销量等关键信息,处理了价格单位转换等

weixin_46449236的博客 2077

Spring Boot + Redis 实现各种操作,写得太好了吧。

一、Jedis,Redisson,Lettuce 三者的区别 共同点:都提供了基于 Redis 操作的 Java API,只是封装程度,具体实现稍有不同。 不同点: 1.1、Jedis 是 Redis 的 Java 实现的客户端。支持基本的数据类型如:String、Hash、List、Set、Sorted Set。 特点:使用阻塞的 I/O,方法调用同步,程序流需要等到 socket 处理完 I/O 才能执行,不支持异步操作。Jedis 客户端实例不是线程安全的,需要通过连接池来使用 Jed

wdj_yyds的博客 428

文末含资料链接和视频讲解!YOLOv8集成CoordAtt注意力机制详细教程

本文详细介绍了如何在YOLOv8目标检测框架中集成CoordAtt注意力机制。首先解析了CoordAtt的工作原理,它通过分解式池化将位置信息嵌入到通道注意力中,相比传统注意力机制具有更好的空间信息保持能力。然后提供了PyTorch实现代码解析,包括自适应平均池化、Hard-Swish激活函数等关键实现细节。最后概述了YOLOv8架构,为后续集成CoordAtt提供基础。该教程适合具备深度学习基础的开发者,将理论与实践结合,帮助读者掌握这一目标检测优化技术。

FJN110的博客 266

Himall商城ExpressDaDaHelper 取消订单(线上环境)

Himall商城ExpressDaDaHelper 取消订单(线上环境)

GZM888888的博客 399

Spring Boot + Redis 实现各种操作,写得太好了吧.

一、Jedis,Redisson,Lettuce 三者的区别 共同点:都提供了基于 Redis 操作的 Java API,只是封装程度,具体实现稍有不同。 不同点: 1.1、Jedis 是 Redis 的 Java 实现的客户端。支持基本的数据类型如:String、Hash、List、Set、Sorted Set。 特点:使用阻塞的 I/O,方法调用同步,程序流需要等到 socket 处理完 I/O 才能执行,不支持异步操作。Jedis 客户端实例不是线程安全的,需要通过连接池来使用 Jed

wdjnb的博客 425

Codex 赋能UI自动化测试

✅ 零编码门槛:业务人员也能直接上手✅ 无需复杂配置:跳过部署陷阱,分钟级启用✅ 无权限风险:沙箱隔离 + 操作审计,安全可控✅ 精准匹配 UI 自动化需求:生成代码与执行操作一体化本文我使用CRM系统分类管理功能进行测试演示,手把手教你从测试用例编写,到上传Codex、自动执行浏览器操作,每一步都有细节,看完直接复刻到工作中。

十二测试录 458

Spring Boot + Redis 实现各种操作,写得太好了吧!,大牛手把手带你

分享一些资料给大家,我觉得这些都是很有用的东西,大家也可以跟着来学习,查漏补缺。《Java高级面试》《Java高级架构知识》《算法知识》一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远。如果你从事以下工作或对以下感兴趣,欢迎戳这里加入程序员的圈子,让我们一起学习成长!

weixin_57992300的博客 695

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

Spring Boot + Redis 实现各种操作,写得太好了吧,java开发程序员面试题

,

2401_83621004的博客 692

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!

上一篇: Java反射的原理以及应用场景
下一篇: [完整版】一文讲完 Spring Cloud,2W 字超详细总结
superjava_
博客等级 码龄5年 254粉丝 81原创
评论
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