IDEA社区版使用Maven archetype 创建Spring boot 项目
1.新建new project
2.选择Maven Archetype
3.命名name
4.选择存储地址
5.选择jdk版本
6.Archetype使用webapp
7.create创建项目

创建好长这样。

检查一下自己的Maven是否是自己的。

没问题的话就开始增添java包。
[有的人连resources包也没有,那就需要自己添加,创建好resources包后右键,然后Mark Directory as 选择Test Resources Root就好了]


建好后长这样。

再在java包下面建com.test包,com.test包下再建Start主类和controller包,以及在controller包下创建TestController类。

再在这之后配置pom.xml文件。
[这里只是最简配置]
1.

<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.3.3.RELEASE</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
2.

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
配置好后点一下就好了

再编写Start主类代码

package com.test;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplication
public class Start {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Start.class,args);}
}
再编写TestController代码

package com.test.controller;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;@RestController
public class TestController {@RequestMapping("/index")public String index(Model model, HttpServletResponse response) {return "hello spring boot index";}
}
最后执行Start主类就好了

运行结果如图就是好了

备注:
有些人这里不行

解决如下:



如果还不行,检查一下你主类的代码是不是少写了什么,比如
@SpringBootApplication
如果最后主类运行没有问题了但是显示红色,你就如下操作

点一下add+就不显示红色了。
相关文章:
IDEA社区版使用Maven archetype 创建Spring boot 项目
1.新建new project 2.选择Maven Archetype 3.命名name 4.选择存储地址 5.选择jdk版本 6.Archetype使用webapp 7.create创建项目 创建好长这样。 检查一下自己的Maven是否是自己的。 没问题的话就开始增添java包。 [有的人连resources包也没有,那就需要自己添…...
C/C++ list模拟
模拟准备 避免和库冲突,自己定义一个命名空间 namespace yx {template<class T>struct ListNode{ListNode<T>* _next;ListNode<T>* _prev;T _data;};template<class T>class list{typedef ListNode<T> Node;public:private:Node* _…...
android studio开发
Kotlin 编程简介 | Android Basics Compose - First Android app | Android Developers (google.cn) 这是官网的教程,实现试一下。 之后进入课程 您的第一个 Kotlin 程序 (google.cn) 程序可以被视为一系列指示计算机或设备执行某项操作的指令,...
PostgreSQl 物化视图
物化视图(Materialized View)是 PostgreSQL 提供的一个扩展功能,它是介于视图和表之间的一种对象。 物化视图和视图的最大区别是它不仅存储定义中的查询语句,而且可以像表一样存储数据。物化视图和表的最大区别是它不支持 INSERT…...
Win10工具:批量word转png图片
首先声明这个小工具是小编本人开发的,无任何广告,会员收费机制等,永久使用。允许公司或个人使用,不允许倒卖,否则发现后会追究法律责任,毕竟开发不易。工具是用python开发的。 功能非常单一,就…...
期货量化交易客户端开源教学第八节——TCP通信服务类
private FReciveStr: AnsiString; {接收到的数据} IsConErr: Boolean; {网络连接是否失败} FSocket_LB: Integer; {TCP连接类别,0为交易,1为行情,2为查询} FRetryCount: Integer; {网络连接重试次数} FLoginErrEvent: TLoginErrEvent; {…...
bi项目笔记
1.bi是什么 bi项目就是商业智能系统,也就是数据可视画、报表可视化系统,如下图的就是bi项目了 2.技术栈...
金蝶云苍穹-插件开发(四)GPT开发相关插件
我只对GPT开发的相关插件进行讲解,因为我的是插件开发教程,关于GPT的一些提示词的写法,GPT任务的配置,请去金蝶云苍穹的文档和社区内学习。 GPT自定义操作 GPT自定义操作的代码的类要实现 IGPTAction 这个接口,这个接…...
【机器学习】精准农业新纪元:机器学习引领的作物管理革命
📝个人主页🌹:Eternity._ 🌹🌹期待您的关注 🌹🌹 ❀目录 🔍1. 引言📒2. 精准农业的背景与现状🍁精准农业的概念与发展历程🍂国内外精准农业实践案…...
一键掌握天气动态 - 基于Vue和高德API的实时天气查询
前言 本文将学习如何使用Vue.js快速搭建天气预报界面,了解如何调用高德地图API获取所需的天气数据,并掌握如何将两者有机结合,实现一个功能丰富、体验出色的天气预报应用 无论您是前端新手还是有一定经验,相信这篇教程都能为您带来收获。让我们一起开始这段精彩的Vue.js 高德…...
PostgreSQL修改最大连接数
在使用PostgreSQL 的时候,经常会遇到这样的错误提示, sorry, too many clients already,这是因为默认PostgreSQL最大连接数是 100, 一般情况下,个人使用时足够的,但是在生产环境,这个连接数是远远不够的&am…...
C# SqlSugar 如何使用Sql语句进行查询,并带参数进行查询,防注入
一般ORM查询单表数据已经是很简单的一种方式了 详情可以看我的另一篇文章:ORM C# 封装SqlSugar 操作数据库_sqlsugar 基类封装-CSDN博客 下面是介绍有些数据是需要比较复杂的SQL语句来进行查询的时候,则需要自行组装SQL语句来进行查询,下面…...
slf4j日志框架和logback详解
slf4j作用及其实现原理 SLF4J(Simple Logging Facade for Java)是一种日志框架的抽象层,它并不是一个具体的日志实现,而是一个接口或门面(Facade),旨在为各种不同的日志框架提供一个统一的API。…...
解决@Data与@Builder冲突的N种策略
前言 在Java项目中,Lombok的Data和Builder注解因其便捷性深受开发者喜爱,但两者并用时可能引发构造方法冲突。本文将全面解析这一问题的根源,并介绍包括利用实验性思路探讨的Tolerate概念在内的多种解决方案,确保您在实践中游刃有…...
一文看懂LUT(Lookup Table)查找表
文章目录 原理方法具体步骤和代码实现 查找表(Lookup Table,LUT)方法是一种通过预先计算并存储函数值来加速计算的方法。对于激活函数(例如ReLU),使用LUT可以在一定范围内通过查找预计算的值来近似函数计算…...
06 人以群分 基于邻域的协同过滤算法
这一讲我们将正式进入算法内容的学习。 推荐算法本质 推荐算法本质上是一一种信息处理方法,它将用户信息和物品信息处理后,最终输出了推荐结果。因为 05 讲中基于热门推荐、基于内容推荐、基于关联规则推荐等方法比较粗放,所以推荐结果往往…...
SQL性能下降的原因
一、SQL性能下降的原因 主要是性能下降SQL慢、执行时间长、等待时间长 不是一条SQL抓出来就要优化,在真实的生产环境下这种故障第一个要去复线,有可能去排查的时候没,所以没法复线。 可能需要它跑半天或者一天来缩小筛查的范围,…...
js的原型
原型: 1定义:原型是function对象的一个属性,它定义了构造函数制造出的对象的公共祖先。 通过该构造函数产生的对象,以继承该原型的属性和方法。原型也是对象。 2.利用原型特点和概念,可以提取共有属性。 3.对象如…...
FastAPI 学习之路(三十七)元数据和文档 URL
实现前的效果 那么如何实现呢,第一种方式如下: from routers.items import item_router from routers.users import user_router""" 自定义FastApi应用中的元数据配置Title:在 OpenAPI 和自动 API 文档用户界面中作为 API 的…...
C 语言结构体
本博客涉及的结构体知识有: 1.0:结构体的创建和使用 2.0: typedef 关键字与#define 关键字的区别 3.0: 结构体成员的访问【地址访问与成员访问】 4.0: 结构体嵌套调用 5.0 数组访问赋值结构体成员 ...... 1.0:结构体的创建和使用 结…...
SEO_2024年最新SEO实战方法,让你的流量翻倍
2024年最新SEO实战方法,让你的流量翻倍 在数字化时代,搜索引擎优化(SEO)已经成为了每一个网站、博客和在线业务不可或缺的一部分。尤其在2024年,随着搜索引擎算法的不断更新,SEO实战方法也需要不断调整。本…...
别再手动拼接Prompt了!用AutoGen的AssistantAgent打造你的第一个智能助手(附完整代码)
用AutoGen打造智能助手:告别Prompt拼接的终极方案 每次手动拼接Prompt时,你是否感觉自己在重复造轮子?那些繁琐的对话历史管理、工具调用逻辑和状态维护,正在吞噬开发者宝贵的时间。AutoGen的AssistantAgent提供了一种更优雅的解…...
从芯片手册到稳定波形:深入解读74LS161的异步清零与同步计数,搞定数字钟六十进制
从芯片手册到稳定波形:深入解读74LS161的异步清零与同步计数,搞定数字钟六十进制 在数字电路设计中,计数器芯片74LS161的应用无处不在,从简单的分频器到复杂的数字钟系统都能见到它的身影。但真正深入理解这颗经典芯片内部工作机…...
2026年3月AI十大爆点:开发者集体破防实录,这些事情你要懂,世界变天了,春风吹又生。
2026年3月AI圈炸了:十大事件带你体验“赛博过山车”! 哥们儿,姐们儿,三月的春风没吹绿江南岸,倒是把AI圈给彻底“卷”绿了!感觉就像你刚把代码里的Bug修完,一抬头,发现整个技术栈都…...
Hunyuan-MT Pro快速上手:添加语音输入/输出模块(Whisper+VITS)扩展方案
Hunyuan-MT Pro快速上手:添加语音输入/输出模块(WhisperVITS)扩展方案 1. 项目概述与扩展价值 Hunyuan-MT Pro是一个基于腾讯混元大模型的多语言翻译终端,原本专注于文本翻译。但实际使用中,我们经常遇到这样的场景&…...
如何高效下载八大网盘文件:完全免费的直链获取解决方案
如何高效下载八大网盘文件:完全免费的直链获取解决方案 【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 / 阿里云盘 / 中国移动云盘 / 天翼…...
dp动规 - 水质检测
题目 题目分析 有两行水质检测器,每一行的长度皆为n,现在的目的就是要让检测器之间联通,求至少需要多添加几台水质检测器? 思路梳理 错误思路 看到有图的时候,这道题我第一个思路想到了用BFS,观察测试用…...
浏览器超能力开发指南:解锁Greasy Fork用户脚本的实战手册
浏览器超能力开发指南:解锁Greasy Fork用户脚本的实战手册 【免费下载链接】greasyfork An online repository of user scripts. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/greasyfork 在数字化工作流中,我们每天都在重复着大量机械操作——手…...
低成本GPU方案|SeqGPT-560M开源镜像部署:单卡T4即可跑满1.1GB模型
低成本GPU方案|SeqGPT-560M开源镜像部署:单卡T4即可跑满1.1GB模型 1. 模型介绍:零样本理解新选择 SeqGPT-560M是阿里达摩院推出的轻量级文本理解模型,专门针对中文场景优化。这个模型最大的特点是"零样本"能力——不需…...
Qwen3-VL-2B场景应用:电商识图、教育答题、办公文档处理实战
Qwen3-VL-2B场景应用:电商识图、教育答题、办公文档处理实战 1. 项目概述 Qwen3-VL-2B-Instruct是一款基于视觉语言模型(Vision-Language Model)的多模态AI服务,能够同时处理图像和文本输入,实现复杂的图文交互功能。该模型针对CPU环境进行…...
