Spring Boot框架介绍和搭建使用

了解Spring Boot框架

全新开源的轻量级框架。它基于Spring 设计,不仅继承了Spring框架原有的优秀特性,而且还通过简化配置来进一步简化了Spring应用的整个搭建和开发过程。另外Spring Boot通过集成大量的框架使得依赖包的版本冲突,以及引用的不稳定性等问题得到了很好的解决。

特点

  • 创建独立的Spring应用程序
  • 直接嵌入Tomcat、Jetty或Under拖车(不需要部署WAR文件)
  • 提供固执己见的“初学者”依赖关系,以简化构建配置
  • 尽可能自动配置Spring和第三方库
  • 提供生产准备功能,如度量、健康检查和外部化配置。
  • 绝对不需要生成代码,也不需要xml配置

Spring Boot框架使用

工具:IDEA

  • 打开idea软件,点击左上角file - new - project…
    在这里插入图片描述
  • 选择项目类型,具体如图
    在这里插入图片描述
  • 填写项目相关信息
    在这里插入图片描述
  • 接着下一步,出现下图所示界面
    在这里插入图片描述
  • 如下图,填写 项目名称和保存路径,搭建相关信息,点击finish就完成SpringBoot项目的搭建.
    在这里插入图片描述
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    创建完成之后,等一分钟,自动会配置好相关配置文件,它自动会有一个默认main方法,main方法是程序的入口,如下图所示,根据步骤2 点击运行
    在这里插入图片描述
    **以上就是用IDEA搭建Spring Boot框架的过程,如果还需要添加相关依赖 找到 pom.xml **
  • 它有默认模块,请不要随意删除
  • war,jar资源网站 如下:
    网站友情链接

在这里插入图片描述

Spring Boot框架application.properties常用系统配置

Server常用配置
DataSource常用配置
Tomcat常用配置

### 如何在 CUDA 10.2 上安装 PyTorch 为了确保顺利安装适用于 CUDA 10.2 的 PyTorch 版本,建议通过 Anaconda 来管理依赖关系环境。以下是具体操作指南: #### 创建并激活新的 Conda 环境 推荐先创建一个新的 Python 环境来隔离不同项目的库文件,防止版本冲突。 ```bash conda create -n pytorch_env python=3.7 conda activate pytorch_env ``` #### 配置国内镜像源加快下载速度 考虑到网络因素可能影响包的获取效率,可设置清华大学开源软件镜像站作为默认渠道之一[^5]。 ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ ``` #### 安装指定版本的 PyTorch 及其相关组件 根据需求选择合适的 PyTorch 其他必要的扩展模块版本进行安装。对于 CUDA 10.2 用户来说,可以选择如下命令完成安装过程[^2]。 ```bash conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch ``` #### 验证安装情况 最后一步是在 Python 解释器内部验证是否正确加载了带有 GPU 支持功能的 PyTorch 库[^4]。 ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果一切正常,则会显示相应的 PyTorch 版本号,并确认存在可用的 CUDA 设备支持。
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