海量数据处理项目-账号微服务注册Nacos+配置文件增加
海量数据处理项目-账号微服务注册Nacos+配置文件增加
导入生成好的代码
model (为啥不放common项目,如果是确定每个服务都用到的依赖或者类才放到common项目)
mapper 类接口拷贝
resource/mapper文件夹 xml脚本拷贝
controller
service 不拷贝
Mybatis plus配置控制台打印日志
#配置plus打印sql日志
mybatis-plus:configuration:log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
启动账号微服务
排除sharding-jdbc依赖
<dependencies><dependency><groupId>net.xdclass</groupId><artifactId>dcloud-common</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><exclusions><exclusion><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId></exclusion></exclusions></dependency></dependencies>
配置文件
server:port: 8001#应用名称
spring:application:name: dcloud-account#服务注册发现cloud:nacos:discovery:server-addr: 39.107.90.188:8848username: nacospassword: nacos#数据库配置datasource:driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://39.107.90.188:3306/dcloud_account?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghaiusername: rootpassword: xdclass.net168#配置plus打印sql日志
mybatis-plus:configuration:log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
增加main函数主类
@MapperScan("net.xdclass.mapper")
@EnableTransactionManagement
@EnableFeignClients
@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class AccountApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(AccountApplication.class, args);}}相关文章:
海量数据处理项目-账号微服务注册Nacos+配置文件增加
海量数据处理项目-账号微服务注册Nacos配置文件增加 导入生成好的代码 model (为啥不放common项目,如果是确定每个服务都用到的依赖或者类才放到common项目) mapper 类接口拷贝 resource/mapper文件夹 xml脚本拷贝 controller service 不拷贝 Mybatis plus配置控制…...
DNS 服务 Unbound 部署最佳实践
文章目录 安装unbound-control配置启动服务测试 参考: 官网地址:https://nlnetlabs.nl/projects/unbound/about/ 详细文档:https://unbound.docs.nlnetlabs.nl/en/latest/index.html DNS服务Unbound部署于使用 https://cloud.tencent.com/…...
力扣HOT100 - 42. 接雨水
解题思路: 动态规划 感觉不是很好想 class Solution {public int trap(int[] height) {int n height.length;if (n 0) return 0;int[] leftMax new int[n];leftMax[0] height[0];for (int i 1; i < n; i) {leftMax[i] Math.max(leftMax[i - 1], height[i…...
攻防世界-baby_web
题目信息 相关知识 使用bp进行抓包 解题过程 题目界面如下所示: 试图找index界面: 发现又跳转到http://61.147.171.105:51201/1.php页面,因此说明61.147.171.105:51201/index.php是存在的(因为笔者试了,不存在的页面会直接报…...
数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通01-02
总结 本系列是数据可视化基础与应用的第04篇seaborn,是seaborn从入门到精通系列第1-2篇。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。主要介绍基于seaborn实现数据可视化。 参考 参考:数据可视化-seaborn seaborn从入门到精通01-seaborn介绍与load_datas…...
学习 zustand
学习 zustand https://github.com/pmndrs/zustand告别繁杂的状态管理:Zustand 的简洁之道Zustand 状态库:轻便、简洁、强大的 React 状态管理工具关于 zustand 的一些最佳实践 代码库 https://gitee.com/nian_zuo_chen/learnrect/tree/master/zustand 安…...
竞赛 opencv python 深度学习垃圾图像分类系统
0 前言 🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 opencv python 深度学习垃圾分类系统 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分工作量:3分创新点:4分 这是一个较为新颖的竞…...
vsto worksheet中查找关键字【关键字】获取对应的整列 union成一个range
要在 VSTO 中的工作表中查找包含特定关键字的单元格,并将这些单元格所在列合并为一个范围,可以使用以下代码:csharp using Excel Microsoft.Office.Interop.Excel;// 在工作表中查找包含特定关键字的单元格,并返回这些单元格所在…...
flask_restful规范返回值之参数设置
设置重命名属性和默认值 使用 attribute 配置这种映射 , 比如: fields.String(attributeusername) 使用 default 指定默认值,比如: fields.String(defaultsxt) from flask import Flask,render_template from flask_restful import A…...
基于java+springboot+vue实现的超市管理系统(文末源码+Lw+ppt)23-354
摘 要 系统根据现有的管理模块进行开发和扩展,采用面向对象的开发的思想和结构化的开发方法对超市管理的现状进行系统调查。采用结构化的分析设计,该方法要求结合一定的图表,在模块化的基础上进行系统的开发工作。在设计中采用“自下而上”…...
AI大模型学习:开启智能时代的新篇章
随着人工智能技术的不断发展,AI大模型已经成为当今领先的技术之一,引领着智能时代的发展。这些大型神经网络模型,如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等,在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。然而&…...
【字符串】字符串哈希
因为习惯了STL,所以一直没有接触这块儿的内容,今天cf碰到学着用了一下发现还蛮好用的 单哈希 字符串哈希 简单来说就是把一个字符串对应到一个数上,且一个字符串唯一对应一个数,一个数也唯一对应一个字符串 怎么进行这个操作呢…...
MacOS快速安装FFmpeg、ffprobe、ffplay
文章目录 一、工具简介二、mac 安装ffprobe、FFmpeg等相关工具2.1 方法一:使用Homebrew安装FFmpeg2.2 从官网下载FFmpeg安装包,源码安装2.3 macOS 无法验证开发者时安装 一、工具简介 这些工具都是与多媒体处理和流媒体相关的开源工具,它们都…...
数据结构 之 树习题 力扣oj(附加思路版)
层序遍历 算法流程: 1.创建一个队列记为que,将根节点放入队列。 2.每次从队列中弹出一个节点,记为node。 3.第三步看这个node有没有左孩子,如果有左孩子把左孩子放入到队列中,如果node有右孩子,把右孩子放入到队列中。…...
闭包学习,闭包和高阶函数
面试官反复在前端面试中提出闭包相关的问题,并要求提供代码示例,主要是为了考察以下几点: 1.概念:考察候选人是否真正理解闭包是如何形成的,即当一个函数可以访问并操作其外部作用域中的变量,即使在其外部…...
Linux实战笔记(五) shell
大家好,我是半虹,这篇文章我们介绍一下 shell 1、Shell Shell 通常泛指系统提供给用户的操作界面,是系统内核与用户之间的连接 Shell 这个名字其实还挺形象的,中文翻译是壳,什么的壳呢,自然是系统内核的壳…...
TCP Wrappers 的使用
以ssh为例,每当有ssh的连接请求时,先读取系统管理员所设置的访问控制文件,符合要求,则会把这次连接原封不 动的转给ssh进程,由ssh完成后续工作;如果这次连接发起的ip不符合访问控制文件中的设置,…...
数据结构——lesson11排序之快速排序
💞💞 前言 hello hello~ ,这里是大耳朵土土垚~💖💖 ,欢迎大家点赞🥳🥳关注💥💥收藏🌹🌹🌹 💥个人主页&#x…...
Nacos部署(二)Linux部署Nacos2.3.x集群环境
😊 作者: 一恍过去 💖 主页: https://blog.csdn.net/zhuocailing3390 🎊 社区: Java技术栈交流 🎉 主题: Nacos部署(二)Linux部署Nacos2.3.x集群环境 ⏱️…...
RuoYi 自定义字典列表页面编码翻译
“字典数据”单独维护,而不是使用系统自带的字典表,应该如何使用这样的字典信息呢? 系统字典的使用,请参考: 《RuoYi列表页面字典翻译的实现》 https://blog.csdn.net/lxyoucan/article/details/136877238 需求说明…...
社交媒体心理健康检测:从TF-IDF到ALBERT的文本分类实战
1. 项目整体设计与思路拆解在社交媒体成为人们日常情绪表达主要出口的今天,利用这些公开文本数据来洞察用户的心理健康状态,已经从一个前沿研究课题,逐渐走向实际应用。我接触这个方向有几年了,从最初简单的关键词匹配,…...
WechatDecrypt终极指南:3步解锁你的微信聊天记忆
WechatDecrypt终极指南:3步解锁你的微信聊天记忆 【免费下载链接】WechatDecrypt 微信消息解密工具 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/WechatDecrypt 你是否曾经有过这样的经历?换了新手机,却发现珍贵的微信聊天记录无法完…...
网盘直链解析工具LinkSwift:告别龟速下载,3分钟搞定9大网盘文件下载
网盘直链解析工具LinkSwift:告别龟速下载,3分钟搞定9大网盘文件下载 【免费下载链接】Online-disk-direct-link-download-assistant 一个基于 JavaScript 的网盘文件下载地址获取工具。基于【网盘直链下载助手】修改 ,支持 百度网盘 / 阿里云…...
跨平台资源下载终极指南:轻松获取视频号、抖音、直播流等全网资源
跨平台资源下载终极指南:轻松获取视频号、抖音、直播流等全网资源 【免费下载链接】res-downloader 视频号、小程序、抖音、快手、小红书、直播流、m3u8、酷狗、QQ音乐等常见网络资源下载! 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/res-downloader …...
机器学习赋能心电图分析:探索神经认知障碍的早期筛查新路径
1. 项目概述:当心电图遇见机器学习,为大脑健康“把脉”作为一名长期关注医疗AI交叉应用的从业者,我常常思考一个问题:我们能否从那些看似常规、无处不在的临床检查中,挖掘出超越其传统用途的深层价值?心电图…...
保姆级教程:用Python+Plotly可视化分析ROS机器人地图分区算法(附代码)
从零实现ROS地图分水岭算法:PythonPlotly动态可视化实战当你第一次看到机器人构建的二维栅格地图时,那些黑白相间的像素块可能只是冰冷的数字矩阵。但在地图分区算法的视角下,每个像素的高度值都代表着"水位"的涨落,而整…...
【独家实测】12种火焰风格生成成功率排行榜(含燃烧强度/流体轨迹/余烬衰减量化评分),第7名99%人从未试过
更多请点击: https://codechina.net 第一章:火焰风格生成效果的评估体系与实测方法论 火焰风格图像生成质量评估需兼顾视觉感知一致性、物理合理性与算法可复现性。单一指标(如PSNR或LPIPS)无法全面刻画火焰特有的动态纹理、亮度…...
从GEDI L4A数据到论文图表:如何用Python和geemap进行AGBD时空分析与可视化
从GEDI L4A数据到论文图表:Python与geemap实现AGBD科研级分析全流程当我们需要量化森林碳储量或评估生态恢复成效时,地上生物量密度(AGBD)是最关键的指标之一。NASA的GEDI卫星通过激光雷达技术,以25米分辨率捕捉全球植…...
经典通信赋能分布式量子机器学习:NISQ时代的实用化路径探索
1. 项目概述:当量子机器学习遇上分布式架构量子机器学习(QML)这几年火得不行,它背后的逻辑其实挺吸引人的:利用量子态的叠加和纠缠特性,把数据映射到指数级庞大的希尔伯特空间里进行处理。理论上࿰…...
PearSAN框架:用PearSOL损失与VCA采样破解纳米光子学逆设计难题
1. 项目概述:当机器学习遇上纳米光子学逆设计在纳米光子学领域,我们常常面临一个“反着来”的工程难题:给定一个我们梦寐以求的光学性能目标,比如在特定波段实现近乎完美的光吸收,如何从浩如烟海的可能结构中ÿ…...
