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Trae java项目配置全局maven和jdk

** Trae java项目配置全局maven和jdk ** 依次打开:设置-开发环境-Maven-for-Java(或全局搜索Maven-for-Java配置) 找到以下设置,点击在settings.json中编辑 在出现的配置文件中,填入以下配置: {"maven.excludedFolders":["**/.*","**/node_modules","**/target","**/bin","**/archetype-resources"],"maven.settingsFile":"你本地文件地址,例如:E:\\****\\apache-maven-3.8.4\\conf\\settings.xml","workbench.colorTheme":"Default

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【2026 最新】Java 与 IntelliJ IDEA 详细下载安装教程 带图演示(Windows 版)

【2026 最新】Java 与 IntelliJ IDEA 详细下载安装教程 带图演示(Windows 版)

前言 Java 是全球最广泛使用的编程语言之一,适用于企业级应用、Android 开发、大数据处理和后端服务。而 IntelliJ IDEA(简称 IDEA)作为 JetBrains 公司推出的旗舰级 Java IDE,凭借卓越的智能代码补全、深度框架集成、强大的调试器和流畅的用户体验,被广大开发者誉为“最强 Java 开发工具”。 本教程专为 Windows 系统用户 编写,将手把手指导你完成 Java Development Kit (JDK) 和 IntelliJ IDEA 的下载、安装与基础配置,助你快速搭建专业的 Java 开发环境。 一、Java(JDK)下载与安装 💡 注意:开发 Java 程序需要安装 JDK(

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基于Java的百度地图路线规划服务开发全攻略

基于Java的百度地图路线规划服务开发全攻略

目录 前言 一、驾车路线服务简介 1、百度路线规划服务 2、驾车路线服务 3、请求参数 4、响应参数 二、UniHttp接口访问集成 1、访问接口创建 2、本地调用测试 3、响应对象初探 三、响应对象的Java封装 1、驾车路线服务响应类图 2、响应对象实现         a、公共属性类         b、驾车路线数据传输类 c、导航信息类         d、具体路线分段信息类 3、使用GSON转换实例 四、常见问题 1、坐标顺序问题 2、坐标格式问题 五、总计 前言         在当今数字化时代,地理信息系统(GIS)技术已经深入到我们生活的方方面面。无论是日常出行规划、

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Java RESTful接口开发:从入门到精通

Java RESTful接口开发:从入门到精通

文章目录 * 一、为什么选择Spring Boot:极速开发的秘密 * 二、极速启动:三步创建第一个REST接口 * 2.1 项目初始化 * 2.2 基础代码示例 * 三、Spring Boot RESTful核心详解 * 3.1 控制器层最佳实践 * 3.1.1 RESTful资源设计原则 * 3.1.2 高级请求处理技巧 * 3.2 服务层设计与实现 * 3.2.1 服务层架构模式 * 3.2.2 业务逻辑与事务管理 * 3.3 数据传输对象设计 * 3.3.1 DTO模式实现 * 3.3.2

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【Java 开发日记】阻塞队列有哪些?拒绝策略有哪些?

【Java 开发日记】阻塞队列有哪些?拒绝策略有哪些?

目录 阻塞队列有哪些? 拒绝策略有哪些? 面试回答 阻塞队列有哪些? 在Java的java.util.concurrent包里面,阻塞队列的实现挺多的,我们可以根据它的功能和结构来记,主要分这么几类: 1. 按容量划分: * 有界队列: 就是队列有固定的容量。 * ArrayBlockingQueue: 最经典的一个,底层是数组,创建时必须指定大小。它的生产和消费用同一把锁,性能相对稳定。 * LinkedBlockingQueue: 底层是链表,它既可以是有界的(构造时指定容量),也可以默认是无界的(默认是Integer.MAX_VALUE,几乎相当于无界)。它的生产和消费用了两把锁,在高并发场景下吞吐量通常比ArrayBlockingQueue更高。 * 无界队列: 理论上是无限的,只要内存够就能一直放。 * PriorityBlockingQueue: 一个支持优先级排序的无界队列。元素必须实现Comparable接口,或者构造时传入Comparator。它出队的顺序是按优先级来的,不是先进先出 * DelayQueue: 一个很特殊的队

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Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融产品创新与客户需求匹配中的实战应用(417)

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融产品创新与客户需求匹配中的实战应用(417)

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融产品创新与客户需求匹配中的实战应用(417) * 引言:从 3.8% 到 22.5% 的转化率跃升 —— 传统银行的破局之路 * 正文: * 一、传统金融产品模式的 4 大核心痛点(某城商行实战调研) * 二、金融级机器学习架构设计(5 层闭环,满足监管与性能要求) * 架构设计的 3 个金融级原则(区别于互联网场景) * 三、核心模块详解(附完整可运行代码与避坑指南) * 3.1 模块 1:客户画像模型(KMeans + 随机森林,输出 360° 标签) * 3.1.1 画像模型设计(双阶段标签体系) * 3.1.

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Java 中间件:RocketMQ 顺序消息(全局/分区顺序)

Java 中间件:RocketMQ 顺序消息(全局/分区顺序)

👋 大家好,欢迎来到我的技术博客! 📚 在这里,我会分享学习笔记、实战经验与技术思考,力求用简单的方式讲清楚复杂的问题。 🎯 本文将围绕Java中间件这个话题展开,希望能为你带来一些启发或实用的参考。 🌱 无论你是刚入门的新手,还是正在进阶的开发者,希望你都能有所收获! 文章目录 * Java 中间件:RocketMQ 顺序消息(全局 / 分区顺序) * 什么是顺序消息? * RocketMQ 顺序消息的工作原理 * 全局顺序 vs 分区顺序 * RocketMQ 顺序消息的核心机制 * 全局顺序消息的实现 * 全局顺序的配置要求 * Java 代码示例:全局顺序消息 * 全局顺序的局限性 * 分区顺序消息的实现 * 分区顺序的设计思路 * Java 代码示例:分区顺序消息 * 分区顺序的关键要点 * 顺序消息的消费机制详解 * ConsumeOrderlyStatus 枚举 * 消费失败的处理机制 * 并发消费 vs 顺序消费

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Java 常见Exception全面解析:出现场景、错误排查与代码修正实战

Java 常见Exception全面解析:出现场景、错误排查与代码修正实战

文章目录 * 课程导言 * 适用对象 * 学习目标 * 课程安排 * 教学方式 * 第一部分:Java异常体系回顾(约10分钟) * 1.1 异常是什么? * 1.2 Java异常体系结构 * 1.3 异常信息解读 * 第二课时(上):运行时异常深度剖析(约30分钟) * 2.1 NullPointerException(空指针异常) * 现象描述 * 出现场景 * 堆栈分析示例 * 排查方法流程图 * 代码修正与预防 * 2.2 ArrayIndexOutOfBoundsException(数组下标越界异常) * 现象描述 * 出现场景 * 堆栈分析示例 * 排查方法 * 代码修正与预防 * 2.3 ClassCastException(类型转换异常) * 现象描述 * 出现场景 * 堆栈分析示例 * 排查方法 * 代码修正与预防 * 2.

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中秋满月皆十六圆?Java实证求解后的真相

中秋满月皆十六圆?Java实证求解后的真相

目录 前言 一、天文上的满月 1、形成原理及定义 2、出现时间及观测 3、文化意义 二、Java模拟月满计算 1、整体实现逻辑 2、主计算方法详解 3、核心天文算法详解 3.1 儒略日计算基础 3.2 时间参数计算 3.3 天文参数计算 3.4 周期项修正计算 4、辅助方法详解 4.1 角度标准化 4.2 日历与儒略日转换 4.3 儒略日转日历 三、近年中秋满月计算及对比 1、近年中秋满月计算 2、近年计算与公布时间对比 四、总结 前言

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Spring AI:Java 生态的 AI 赋能革命,企业级智能应用新标杆

Spring AI:Java 生态的 AI 赋能革命,企业级智能应用新标杆

目录 一、核心定位:不止是框架,更是生态连接器 二、核心架构与关键能力:简化复杂 AI 应用构建 1. 对话交互核心:ChatClient 2. 语义理解基础:EmbeddingClient 与 VectorStore 3. 提示工程利器:PromptTemplate 4. 1.1 版本核心突破 三、典型场景落地:赋能全行业智能升级 四、未来展望:Java 生态的 AI 普及之路 当生成式 AI 与大型语言模型(LLMs)重塑软件开发范式,如何让 AI 能力无缝融入成熟的企业级技术体系,成为全球开发者面临的核心命题。Spring AI 的横空出世,为 Java 生态带来了颠覆性解决方案 —— 它以

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医疗AI新范式:当数理模型开始“计算”生命,传统大模型面临重构(五)

医疗AI新范式:当数理模型开始“计算”生命,传统大模型面临重构(五)

第四章:技术展望:医疗AI的"第一性原理"时代 4.1 从"相关性"到"因果性"的范式跃迁 4.1.1 因果革命:超越统计相关性的医学认知 传统医疗AI主要关注"是什么"的关联性问题,而第一性原理范式致力于回答"为什么"的因果性问题。这种转变要求我们从观察性数据分析转向干预性推理和反事实预测。 因果推理的三个层次: 1. 关联层:识别疾病与症状的统计相关性 2. 干预层:预测治疗干预的效果 3. 反事实层:回答"假如当时…"的因果问题 # 医疗因果发现与推理系统import numpy

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Qlib——AI 导向量化投资平台:2026 年最新简单入门

Qlib——AI 导向量化投资平台:2026 年最新简单入门

Qlib 是微软开源的 AI 导向量化投资平台(AI-oriented quantitative investment platform),旨在用 AI 技术赋能量化研究,从探索想法到生产落地全流程支持。目前最新活跃版本基于 GitHub microsoft/qlib 主仓库,它不是一个简单的回测框架,而是试图把机器学习(尤其是监督学习、市场动态建模、强化学习)无缝融入量化全链路。 一句话总结: Qlib = Quant + ML 的“一站式”工具箱,让你可以用 Python 快速实验 Alpha 挖掘、特征工程、模型训练、回测、组合优化、风险建模,甚至现在还集成了 RD-Agent 来自动化部分 R&D 过程。 核心定位与设计理念 Qlib 的目标是“

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