springboot踩坑记

最新推荐文章于 2025-05-14 18:55:41 发布
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后端接收datatime数据 用Date类型时 时分秒为00:00:00 需要加上注解

返回给前端datatime数据时 需要加上注解

@JsonFormat(pattern = DatePattern.NORM_DATETIME_PATTERN)
示例源码_SpringBoot踩坑记录：IDEA+MAVEN本地 jar 包打包及引入使用_Qc20201217.zip
12-17
总的来说，这个"示例源码_SpringBoot踩坑记录"提供了从创建、打包到使用SpringBoot项目jar包的实践案例，对于理解和掌握SpringBoot项目生命周期管理，以及Maven的使用具有很好的参考价值。开发者可以通过学习这个...
示例源码_SpringBoot踩坑记录：IDEA+MAVEN本地 jar 包打包及引入使用_Qc20201223.zip
12-23
在本压缩包文件"示例源码_SpringBoot踩坑记录：IDEA+MAVEN本地 jar 包打包及引入使用_Qc20201223.zip"中，我们聚焦于SpringBoot项目开发过程中的一些常见问题，特别是涉及到IDEA（IntelliJ IDEA）和MAVEN的本地jar包...
SpringBoot 踩坑记录
weixin_41934994的博客
12-21 456
Java踩坑
springboot踩坑记录
2402_82490949的博客
05-14 272
之前运行好端端的项目，今天下午打开只是添加了一个文件之后 再运行都报Failed to configure a DataSource: 'url' attribute is not specified and no embedded datasource could be configured.Reason: Failed to determine a suitable driver class Action: Consider the following: If you want an embedded
springBoot踩坑记
qq_35698970的博客
11-02 975
BUG： springBoot yml文件配置的账户号被解析为科学计数法，且被删除掉开头的0。 场景复现： 配置文件中是这样的 然后注入类中的属性 然鹅，log记录却是这样的 原因分析： 我理解，yml文件是先经过解析，然后才被SpringBoot映射注入给类中的属性的。yml文件中配置的是长数值序列，在解析的时候并不知道会在类中被映射为什么类型，所以就当作数字处理，然后注入。 解决方案： 只需要把String对应的变量加上单引号，就不会被当作数值类型解析...
SpringBoot踩坑记录
weixin_41259682的博客
07-29 414
SpringBoot踩坑记录-@Service位置写错导致controller层@Autowried注入报空指针异常问题重现解决方法 问题重现 The injection point has the following annotations: - @org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired(required=true) 启动服务就报错，一开始以为是包没有扫描到service或者controller，于是在启动类上加上扫描@SpringB
SpringBoot踩坑记
dong_chl的专栏
10-21 1085
启动 ** WARNING ** : Your ApplicationContext is unlikely to start due to a @ComponentScan of the default package. 解决：根据提示，SpringBoot启动类放置目录不正确，报该错时，我的启动类是直接放在java路径下，没有放在程序根包下。 ...
初学springboot踩坑日记
qq_41545584的博客
01-17 406
解决的办法，删除SpringMvcSupport配置就可以正常访问页面资源。学到这里，需要用springboot启动项目，访问静态资源。不出意外还是出意外了。boot项目目录如下。
Springboot踩坑日记
hwh531的博客
07-15 107
没仔细研究，之前水过一个前后端分离项目，用的2.x.x版本的snapshot，然后thymleaf依赖导不进来，给我愁死了。注意表明不要用保留字（可能数据库里不叫这个），比如我需要一个订单表，众所周知，订单的英文是order，我就这么起了，但是众所周知，order by也是sql的一个语法，所以我的sql狂报错。-想利用mvc在一些url返回html文件时，返回的是静态的html，不能很好的把后端处理到的数据传递到前端（很好，别的方式我也不会，需要学习）用就完了，学以致用，才是真学；
Springboot踩坑记录
HelloWorld_Joe的博客
09-05 269
1.重复访问拦截器重定向到error页 解决方法：1.拦截器拦截排除"/error"。 2.继承BasicErrorController,重写error处理方法。 （治标不治本，springboot会继续交给自己的全局异常处理） ...
SpringBoot踩坑日记
weixin_33958366的博客
01-22 512
1.Closing JPA EntityManagerFactory for persistence unit 'default'错误导致springboot启动后终止 -------------------> 2019-01-22 17:18:34.941 INFO 42978 --- [ Thread-13] j.LocalContainerEntityManagerFact...
示例代码-SpringBoot踩坑记录：玩转@Value注解-自定义PropertySourcesPlaceHolderConfigurer.zip
03-17
在Spring Boot应用中，`@Value`注解是开发者经常使用的工具，用于注入配置属性值。这个注解可以从`application.properties`或`application.yml`等配置文件中读取值，并将其注入到字段、方法参数或者构造函数参数中。...
sharding-jdbc示例代码
12-19
sharding-jdbc示例代码
ENVI+Deep+Learning+V1.0深度学习操作教程
12-19
内容概要：本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程，重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用，以实现遥感图像中特定目标（如集装箱）的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练，到执行分类及结果优化的完整流程，并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架，采用ENVINet5（U-Net变体）架构，支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据，适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群：具备遥感图像处理基础，熟悉ENVI软件操作，从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员，尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标：①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标（如车辆、建筑、道路、集装箱等）；②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置（如Patch Size、Epochs、Class Weight等）；③通过模型调优与结果反馈提升分类精度，实现高效自动化信息提取。; 阅读建议：建议结合实际遥感项目边学边练，重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节，充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化，同时注意软硬件环境（特别是NVIDIA GPU）的配置要求以保障训练效率。
QPdfiumDemo
12-19
QPdfiumDemo
【网络安全竞赛】基于DVWA的代码级攻防技术：SQL注入至RCE利用链的实战设计与自动化防御方案研究
最新发布
12-19
内容概要：本文通过改造DVWA漏洞靶场，构建了一条从SQL注入到文件上传再到远程命令执行（RCE）的完整攻击链，重点展示代码级攻防技术。文中详细解析了二次注入、图片马精制、竞争上传和LD_PRELOAD沙箱逃逸等高阶技巧，并提供了完整的Python利用脚本与官方修复补丁，强调在真实竞赛场景下的实战应用与防御策略。同时展望了自动化Patch评估、微服务漏洞链和合规审计等未来发展方向。; 适合人群：具备一定Web安全基础，参加CTF竞赛或从事渗透测试工作的安全从业者，以及蓝队防守人员和安全培训讲师。; 使用场景及目标：①在高校CTF比赛中作为高难度Web题型，检验选手综合攻防能力；②用于企业招聘中考察候选人实战编码与应急响应能力；③辅助安全培训中进行攻击复现与防御规则编写。; 阅读建议：学习者应结合DVWA环境动手实践每个攻击环节，深入理解Payload构造原理与系统底层机制，同时对比官方Patch掌握安全编码规范，提升攻防双向能力。
量子信息科学入门
12-19
本书全面介绍量子信息科学的核心概念，涵盖量子计算、量子通信与退相干机制。从基本的量子比特出发，深入探讨纠缠、量子门、测量及错误校正等关键技术。结合理论与实验视角，解析量子隐形传态、量子密码学与量子算法的实现原理。书中融合多位领域专家的讲义，兼顾初学者与研究前沿，是进入量子信息技术领域的理想指南。
企业传播全渠道新闻发稿策略与GEO优化效果评估：基于AI驱动的媒体投放及多维度ROI分析系统设计
12-19
内容概要：本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化（GEO）时代下的全渠道策略与效果评估体系，涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战，并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势，包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略，提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法，并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外，结合“传声港”工具实操指南，提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案，并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群：企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者，具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标：①制定科学的新闻发稿策略，实现从“流量思维”向“价值思维”转型；②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵；③利用AI工具实现精准投放与GEO优化，提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性；④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议：建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习，重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标，在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略，并定期复盘优化，以实现品牌传播的长期复利效应。
手机端AIDE编译器安卓版推箱子游戏软件代码.txt
12-19
手机端AIDE编译器安卓版推箱子游戏软件代码.txt
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