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RSS订阅原创 java,通过SqlSessionFactory实现动态表明的插入和查询（适用于一个版本一个表的场景）
【代码】java,通过SqlSessionFactory实现动态表明的插入和查询（适用于一个版本一个表的场景）
2025-09-05 17:15:33
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原创 docker构建镜像并运行容器详细过程
8. **`CMD ["--spring.profiles.active=dev"]`** 定义容器启动时的默认参数：为`ENTRYPOINT`的命令提供默认参数。6. **`COPY ./target/blade-visual.jar ./app.jar`** 复制文件到镜像：将本地（构建上下文）`target`目录下的`blade-visual.jar`文件，复制到镜像的当前工作目录（`/blade/visual`），并命名为`app.jar`（简化后续命令）。3，查看镜像是否构建成功。
2025-08-05 11:24:00
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原创 java通过LangChain4j调用大模型并实现当前会话消息持久化
摘要： 本文介绍了基于Spring Boot和LangChain4j构建智能志愿填报咨询系统的技术实现方案。系统主要包含以下核心组件：1) 依赖配置要求JDK17+，引入Spring Boot Web、LangChain4j AI服务、Redis向量数据库、PDF解析器等关键依赖；2) 配置LangChain4j对接阿里云通义千问大模型，设置对话模型、流式响应和嵌入模型参数；3) 实现RedisChatMemoryStore持久化聊天记忆；4) 定义ConsultantService AI服务接口，加载志愿
2025-06-26 22:45:31
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原创 java反射
可以借助 Java 的动态代理机制或者第三方库如 CGLIB 来动态生成代理类。不过要注意，反射操作会带来一定的性能开销，所以在性能敏感的场景中需要谨慎使用。方法（适用于有参构造函数）来创建对象。方法（适用于无参构造函数）或者。方法获取类的属性，然后使用。方法获取类的方法，同样使用。来突破访问限制，最后利用。方法或者直接通过类名的。突破访问限制，再调用。
2025-06-24 10:37:02
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原创 vue3表单校验
el-form-item label="结果" label-width="80px" prop="result">// 先执行表单验证，使用 Promise 封装回调函数。message: '上传成功!
2025-06-23 09:42:03
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原创 vue3组件式开发示例
这是一个基于Vue.js和Element Plus的分析结果上传对话框组件实现。组件主要包含以下功能： 提供文本输入框用于填写分析结果，支持自定义对话框标题、宽度和文本域行数 包含表单验证功能，确保结果字段必填 实现取消和提交按钮的交互逻辑 支持通过props传递数据ID和查询条件 通过emit事件通知父组件上传成功/失败状态 支持通过v-model控制对话框显示状态 调用示例展示了如何通过按钮打开对话框，并处理上传成功/失败的回调。组件采用Composition API编写，具有良好的封装性和复用性。
2025-06-20 14:18:15
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原创 工厂加策略（避免大量（if-else）的层层嵌套，语句的泥潭）
本文介绍了如何在SpringBoot中使用策略模式替代复杂的if-else逻辑，以病毒统计分析系统为例进行了详细说明。策略模式将不同算法封装为独立策略类，通过工厂模式动态选择策略，实现代码解耦和扩展性。文章展示了从定义策略接口、创建具体实现类、构建策略工厂到控制器调用的完整实现过程。这种模式组合提高了代码的灵活性、可维护性和可测试性，适用于支付方式、排序算法等需要动态切换行为的场景，特别适合电商系统、游戏开发等业务场景。通过策略模式+工厂模式的结合，系统既能灵活扩展新策略，又能隐藏对象创建细节。
2025-06-19 22:32:11
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原创 新冠（covid19）完整测序流程（java调用docker容器方式实现，算法为nextclade和pangolin）
本地部署nextclade作为进化枝分配、突变检出和序列质量分析（数据集为新冠的数据集，可根据不同的数据集进行，不同病毒的相关分析）_nextclade安装下载-优快云博客。逻辑：序列添加成功后，发送消息到任务模块，任务模块监听到消息，通过docker工具类调用算法获取结果进行封装。docker-compose(一键部署配置文件)_docker compose 配置文件-优快云博客。本地部署pangolin获取谱系，从而达到预测新冠的流行趋势-优快云博客。
2025-04-04 02:55:45
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原创 本地部署pangolin获取谱系，从而达到预测新冠的流行趋势
data/input/input.fasta # 输入文件位置参数。-v $(pwd)/pangolin/input:/data/input \ # 挂载本地输入目录。-v $(pwd)/pangolin/output:/data/output \ # 挂载本地输出目录。-v $(pwd)/pangolin/dataset:/data/datadir\ # 挂载数据集版本。注：如要整合进系统，可通过shell命令进行调用，入库。
2025-03-05 22:47:46
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原创 本地部署nextclade作为进化枝分配、突变检出和序列质量分析（数据集为新冠的数据集，可根据不同的数据集进行，不同病毒的相关分析）
注：SARS-CoV-2为新冠的数据集，可下载不同数据集进行不同病毒的分析注：运行前请保证 nextclade/input目录下存在对应的序列文件，且数据集正确加载到nextclade/dataset目录下相关注释：-v $(pwd)/nextclade/input:/data/input \ # 挂载本地输入目录-v $(pwd)/nextclade/dataset:/data/dataset \ # 挂载数据集版本。
2025-03-02 18:22:42
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原创 （亲测通过unzipit方式获取4G的.zip文件后缀，校验格式正确方法）
【代码】（亲测通过unzipit方式获取4G的.zip文件后缀，校验格式正确方法）
2025-02-26 00:32:12
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原创 DeepSeek Window本地私有化部署
最近大火的国产AI大模型Deepseek大家应该都不陌生。除了在手机上安装APP或通过官网在线体验，其实我们完全可以在Windows电脑上进行本地部署，从而带来更加便捷的使用体验。之前也提到过，本地部署AI模型有很多好处，比如：隐私安全——所有数据都保存在本地，不用担心泄露敏感信息；响应速度快——官方或第三方服务由于访问量大，常常会导致卡顿，而本地部署能避免这种延迟问题。要在本地部署DeepSeek R1大模型并不难，只需安装开源工具Ollama，它可以支持各种AI模型的运行。
2025-02-09 21:30:38
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原创 ollama部署教程
模型文件存放目录，默认目录为当前用户目录（Windows 目录：C:\Users%username%.ollama\models，MacOS 目录：~/.ollama/models，Linux 目录：/usr/share/ollama/.ollama/models），如果是 Windows 系统建议修改（如：D:\OllamaModels），避免 C 盘空间吃紧。主机的/home/ollama文件夹映射到容器的/root/.ollama文件夹。ollama create # 从模型文件创建模型。
2025-02-09 20:38:51
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原创 MyBatis-Plus分页拦截器，源码的重构（重构total总数的计算逻辑）
【代码】MyBatis-Plus分页拦截器，源码的重构（重构total总数的计算逻辑）
2024-12-22 11:56:47
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原创 java线程池（直接复制用就行,参数已进行调配）
Executors.defaultThreadFactory(), // 线程工厂 （默认,无特殊需求都为默认）Runtime.getRuntime().availableProcessors()*2-1, // 最大线程数。Runtime.getRuntime().availableProcessors()-1, // 核心线程数。* 核心线程为 基础线程数 2n-1。* 基础线程数为 cpu 2n-1。
2024-12-22 11:37:10
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空空如也
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