【Spring 全家桶】Spring MVC 快速入门,开始web 更好上手(下篇) , 万字解析, 建议收藏 ! ! !

【Spring 全家桶】Spring MVC 快速入门,开始web 更好上手(下篇) , 万字解析, 建议收藏 ! ! !

本篇会加入个人的所谓鱼式疯言

❤️❤️❤️鱼式疯言:❤️❤️❤️此疯言非彼疯言

而是理解过并总结出来通俗易懂的大白话,

小编会尽可能的在每个概念后插入鱼式疯言,帮助大家理解的.

🤭🤭🤭可能说的不是那么严谨.但小编初心是能让更多人能接受我们这个概念 !!!

在这里插入图片描述

引言

Spring MVC 犹如一座桥梁,连接着前端的精彩与后端的强大,它赋予开发者以灵动之笔,在数字化的画布上描绘出绚丽多彩的 Web 世界。在 Spring MVC 的引领下,我们能够驾驭复杂的业务逻辑,实现流畅的用户体验,让技术与创意完美融合,开启无限可能的 Web 开发之旅。

目录

  1. 返回响应内容
  2. lombok
  3. 加法器

一. 返回响应内容

在上篇中,我们学习了如何使用控制层的处理请求相关, 现在我们学习如何处理返回响应内容。

1. 设置状态码

importjakarta.servlet.http.HttpServletResponse;importorg.springframework.stereotype.Controller;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;@RequestMapping("/response")@ControllerpublicclassResponseController{ // 设置状态码/** * 设置状态码, 利用响应 HttpServletResponse 来设置 * @param response * @return */@RequestMapping("/setStatus")@ResponseBodypublicStudentsetStatsus(HttpServletResponse response){ Student student =newStudent(); student.setName("dalao"); student.setAge(18); student.setGender("nv"); response.setStatus(HttpServletResponse.SC_BAD_REQUEST);return student;}
在这里插入图片描述

如上图:

类定义前 加入 @RequestMapping("/response")@Controller
方法定义前 加入@RequestMapping(“/setStatus”) 和 @ResponseBody
使用 HttpServletResponse 类型来接收 响应方式
response.setStatus(); 这个方法来设置响应的状态码, 这个为其中的 一种枚举类型的状态码常量之一HttpServletResponse.SC_BAD_REQUEST400

鱼式疯言

HttpServletResponse.SC_BAD_REQUEST 是一种枚举类型的状态码常量, 关于这些常量, 见如下图(源码中参考):
在这里插入图片描述


以上这些 状态码 , 可以根据具体的需求来设置。

2. 设置报文格式

importjakarta.servlet.http.HttpServletResponse;importorg.springframework.stereotype.Controller;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;@RequestMapping("/response")@ControllerpublicclassResponseController{ /** * 设置报文格式 */@RequestMapping(value ="/setContentType",produces ="application/json")@ResponseBodypublicStringSetHeader(

Read more

腾讯游戏 2026 年 Q1 财报解读:AI 赋能下的新增长曲线

腾讯游戏 2026 年 Q1 财报解读:AI 赋能下的新增长曲线

引言 2026 年 3 月,腾讯控股发布 2026 年第一季度财报。游戏业务作为腾讯的现金牛,本季度表现亮眼,总收入达到 580 亿元,同比增长 22%。其中,AI 技术的深度应用成为增长的关键驱动力。 一、核心数据概览 1. 整体业绩 * 游戏总收入:580 亿元,同比增长 22% * 国内游戏:320 亿元,同比增长 12% * 海外游戏:260 亿元,同比增长 38% * 净利润:185 亿元,同比增长 35% 2. 用户数据 * 《王者荣耀》日活突破 1.5 亿,创历史新高

2026年AI工具终极对比:豆包、DeepSeek、元宝、ChatGPT、Cursor,谁才是你的最佳搭档?

豆包月活2.26亿,DeepSeek紧随其后,AI工具市场格局已定?实测告诉你真相。 前言:AI工具进入"战国时代" 2026年,AI工具市场持续火热。 QuestMobile最新数据显示,截至2026年初,国内AI原生App月活规模呈现明显的阶梯式分化: 豆包:2.26亿月活,稳居榜首 DeepSeek:1.35亿月活,强势崛起 腾讯元宝:0.41亿月活,增速惊人(全年复合增长率27.8%) 蚂蚁阿福:0.27亿月活 通义千问:0.25亿月活 豆包与DeepSeek形成"双寡头"格局,断层式领跑全行业。 但月活高不代表最好用。今天,我们从功能、场景、性价比三个维度,深度对比主流AI工具,帮你找到最适合自己的那一款。 一、国产AI助手:

从 ReAct 到 Plan-and-Execute:AI Agent 推理架构的理解与选择

从 ReAct 到 Plan-and-Execute:AI Agent 推理架构的理解与选择

最近在做一个企业办公 Agent 项目,过程中花了不少时间研究 Agent 的推理架构该怎么选。市面上最主流的两种模式——ReAct 和 Plan-and-Execute——看起来都能用,但深入了解后我发现它们的设计哲学完全不同,适用场景也差异很大。 一、先说一个最基本的问题:Agent 为什么需要"推理"? LLM 本身就能回答问题,为什么还要给它加推理框架? 因为 LLM 只会"说",不会"做"。当用户说"帮我创建一个明天截止的任务",LLM 可以生成一段漂亮的文字描述应该怎么做,但它没有手去操作数据库。Tool(或者叫 Skill)就是给 LLM 装上了手脚——它可以调用接口、查询数据、执行操作。 但问题来了:

破除各种限制,手把手教你本地部署大语言模型,打造私人AI

破除各种限制,手把手教你本地部署大语言模型,打造私人AI

随着 AI 应用的快速普及,它已经悄然融入了人们的日常生活。相信大家对 ChatGPT、豆包、元宝这些 AI 应用已经不再陌生,并且几乎离不开它们了。但是,随着这些商用 AI 的广泛应用,一些问题也随之而来。由于监管日益严格,商用大模型的“输出限制”越来越多,动不动就触发拦截;另一方面,很多人也担心自己的敏感信息(比如商业机密、个人敏感信息,或者一些不便于给别人知道的对话)被大厂收集导致隐私泄露。这就导致很多时候,虽然 AI 很智能,但在某些特定场景下却显得非常“鸡肋”。那么,在自己的电脑上本地部署一个完全受自己控制的大语言模型的需求对个人用户就变得非常迫切。本文就将一步一步教你在本地电脑上部署一个专属于你自己的AI。 第一步:认识并安装 Ollama 简单来说,Ollama 是一个开源的本地大模型运行框架。在过去,想要在自己的电脑上运行一个几十亿参数的大语言模型(LLM),你需要懂 Python、配置复杂的代码环境、处理各种让人头疼的报错。而