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从 “JSON 字段适配噩梦” 到 “Spring Boot 优雅解决方案”，你只差这一篇

博主头像 在 Spring Boot 项目开发中，前后端数据交互时，JSON 数据格式凭借其简洁、高效的特性，成为了数据传输的 “宠儿”。但在 Spring Boot 项目日常开发中，一个让无数开发者头疼不已的问题常常出现：前端传来的 JSON 数据与后端 Java 类的属性对不上号 。想象一下，你满心欢喜地 ...

DeepCompare文件深度对比软件：智能同步滚动与对比视图管理功能完全指南

DeepCompare文件深度对比软件的同步滚动与视图管理功能为专业文件对比工作提供了高效解决方案。该软件的智能同步滚动功能确保两侧文件内容精准对应，支持多种滚动操作方式，配合可自定义的视图筛选模式（全部内容/相同部分/改动部分/完全不同部分），显著提升了代码审查、文档比对等工作的效率。字体调整、权... ...

Dubbo源码—1.服务发布的主要流程

博主头像 大纲 1.Dubbo 2.7和3.x版本的区别 2.Dubbo服务的基本流程和启动入口 3.Dubbo服务发布的主流程 4.服务发布时执行相关组件的初始化 5.服务发布时执行的服务实例刷新操作 6.服务发布时执行的服务实例初始化操作 7.服务发布时执行的服务实例发布操作 8.执行服务实例发布操作时的 ...

2025 款潘通色卡 PS/AI 插件推荐：解锁高效配色新体验

博主头像 在设计领域，色彩的精准运用无疑是作品成功的关键要素之一。潘通色卡，作为全球色彩标准的引领者，一直以来都是设计师们不可或缺的配色利器。然而，传统翻阅实体色卡的方式在快节奏的数字化工作环境中显得有些力不从心。如今，随着技术的不断进步，2025 款潘通色卡 PS/AI 插件应运而生，为设计师们带来了前所未 ...

书单

博主头像 书单 BL 三千大梦叙平生 《不要睁眼【无限】》凌溯×庄迭 无限流✔️ 酱子贝 《我行让我来【电竞】》（《我行让我上》）路柏沅×简茸 电竞✔️ 《我的死对头终于破产了》（《我的死对头》）秦满×纪燃 死对头✔️ 《放学等我》（《等我·逢景》《等我·遇繁》）陈景深×喻繁 青春校园 破镜重圆✔️ 《网恋翻 ...

CF1456E XOR-ranges 题解

博主头像 Description 有 \(n\) 个位数不超过 \(K\) 的二进制变量 \(x_1, x_2, \dots, x_n\)，其中 \(x_i\) 的取值范围是 \([l_i, r_i]\)。 给出数列 \(c_0, c_1, \dots, c_{K-1}\)，并由此定义一个代价函数 \(f(x ...

剑指offer-20、包含min函数的栈

博主头像 题⽬描述 定义栈的数据结构，请在该类型中实现⼀个能够得到栈中所含最⼩元素的min 函数（时间复杂度为O（1） ）。 此栈包含的⽅法有： push(value) ：将value 压⼊栈中 pop() ：弹出栈顶元素 top() ：获取栈顶元素 min() ：获取栈中最⼩元素 思路及解答 双栈法（推荐， ...

多种分类图叠加并重采样问题

博主头像 1. WSF2019建筑物分类图10m分辨率，但是年代久远，缺少现今建筑物。 2. Microsoft矢量建筑物，先在Arcgis->Conversion Tools->Polygon to Raster，设置CellSzie为最小建筑物长度的1/2,Cell assignment type:CEL ...

python打包命令记录

安装打包工具 pip install pyinstaller 执行打包命令 pyinstaller --onefile --noconsole --name=tcpclient ./main.py 运行此命令，会在dist目录生成tcpclient.exe可执行文件。 ...

ChatGpt 5系列文章1——编码与智能体

博主头像 人工智能技术正在以惊人的速度发展，重新定义着开发人员的工作方式。2025年8月，OpenAI正式发布了面向开发人员的GPT-5 一、GPT-5的编码能力突破 GPT-5在关键编码基准测试中创造了行业新纪录(SOTA)，在SWE-bench Verified测试中得分74.9%，在Aider poly ...

App Linking 助力应用场景创新，操作步骤立省 60%

博主头像 在竞争激烈的应用市场中，开发者们都在努力寻找让应用脱颖而出的方法。华为AppGallery Connect（简称AGC）向开发者推出App Linking技术服务提供“应用链接”和“元服务链接”，可用于实现跳转HarmonyOS应用或者跳转元服务的功能。还能够与碰一碰、扫码等一方特性无缝结合，为应用... ...

机器学习-----K-means算法介绍 - 详解

一、为什么需要 K-Means？在监督学习中，我们总把数据写成(x, y)，让模型学习 x → y 的映射。 但现实中很多数据根本没有标签 y，例如：啤酒：热量、钠含量、酒精度、价格用户：访问时长、点击次数、消费金额我们只想知道“这些样本天然能分成几类？”这就是无监督学习——聚类。 K-Means ...

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