最近有意重新学习下SpringBoot知识,特地总结了SpringBoot的知识点,对于想要学习的人来说,够用. SpringBoot学习路径 第一部分:了解 Spring Boot Spring Boot 概述 从零开始学习 Spring Boot 的开发环境IntelliJ IDEA Spring Boot 特性及Spring Boot 2.0新特性 Spring Boot Maven 介绍 Spring Boot 快速入门 开发你的第一个Spring Boot Web项目 学习三部曲 创建

起因 也是 前几天 有 网友 在 群 里发了   知识图谱   相关的文章, 还有 有 网友 问起   NLog -> LogStash -> Elastic Search  的 问题, 所以, 像 Elastic Search 这样的, 应该算是一个 文本文件搜索引擎, 我觉得 我们 写一个 文本文件搜索引擎 也没什么问题 . 文本文件搜索引擎  是  粗粒度的 . 松散的   数据存储检索  系统 . 数据 可以存放在 任意 的 文件 里, 文件 的 大小 是 任意的(可以存放任意数量的数

需求描述:在SpringBoot项目中,一般业务配置都是写死在配置文件中的,如果某个业务配置想修改,就得重启项目.这在生产环境是不被允许的,这就需要通过技术手段做到配置变更后即使生效.下面就来看一下怎么实现这个功能. 来一张核心代码截图: ---------------------------------------------------------------------------- 实现思路: 我们知道Spring提供了@Value注解来获取配置文件中的配置项,我们也可以自己定义一个注解

@EnableXX注解的使用场景 SpringBoot为开发人员提供了很多便利,例如如果想要定时功能,只要添加@EnableSchedule,即可配合@Schedule注解实现定时任务功能,不需要额外配置定时任务的处理线程,就可以直接使用(框架提供默认配置,在找不到用户自定配置的执行器时,使用默认配置) @EnableXXX注解给人的感觉就是有一个"开关",只要开关打开就可以对应的功能,非常方便. 有时候,我们可能也想实现一个功能,打包发布后,其他项目只要引入依赖,添加@Enable注

综合概述 spring-boot作为当前最为流行的Java web开发脚手架,越来越多的开发者选择用其来构建企业级的RESTFul API接口.这些接口不但会服务于传统的web端(b/s),也会服务于移动端.在实际开发过程中,这些接口还要提供给开发测试进行相关的白盒测试,那么势必存在如何在多人协作中共享和及时更新API开发接口文档的问题. 假如你已经对传统的wiki文档共享方式所带来的弊端深恶痛绝,那么尝试一下Swagger2 方式,一定会让你有不一样的开发体验. 使用 Swagger 集成文档

1.构建SpringBoot项目 大致流程 1.新建工程 2.选择环境配置.jdk版本 3.选择 依赖(可省略.后续要手动在pom文件写) 4.项目名 1.1 图解建立过程 1.2 项目结构 友情提示:建立springboot项目的前提是要安装了maven..由maven管理这些依赖 2.编写Controller控制器.实现简单的输出功能 2.1 ZyzSpringBoot.java package com.zyz.test_springboot.Controller; import org.s

在原有的springboot项目上,复制了一个,然后将其中的src下的所有java文件都删除,gradle下把中间件都删除,直流springframework的,重新启动,发现 错误Failed to start component [Connector[HTTP/1.1-8989]] 说明8989端口已经被占用,修改成一个不用的端口就好了.

作者:Lingbing Guo.Qingheng Zhang.Weiyi Ge.Wei Hu.Yuzhong Qu 2018 年 8 月 14-17 日,主题为「知识计算与语言理解」的 2018 全国知识图谱与语义计算大会(CCKS 2018)在天津成功举办.该会议是由中国中文信息学会语言与知识计算专委会定期举办的全国年度学术会议,并致力于成为国内知识图谱.语义技术.链接数据等领域的核心会议.本届会议的最佳英文论文来自南京大学计算机软件新技术国家重点实验室和信息系统工程重点实验室,提出了一种用于

Welcome to the Neo4j wiki! 初衷这是一个知识图谱构建工具,最开始是对产品和领导为了做ppt临时要求配合做图谱展示的不厌其烦,做着做着就抽出一个目前看着还算通用的小工具 技术栈小工具是前台是基于vue + d3.js ,后台是springboot配合Neo4j. 开发工具eclipse ,idea也能成功运行和发布 源码https://github.com/MiracleTanC/Neo4j 演示demo地址:http://kg.miaoleyan.com/. 实现的基本

前言 在没有SpringBoot之前,我们搭建的是SSM(SpingMVC+Spring+Mybatis)项目,在搭建SSM项目的时候,我们要经过一系列的繁琐配置,例如:application,web.xml,spring-servlet等等的配置信息.如果我们这些配置出现一点点的错误.那么面临的就是寻找一大堆的Bug,而且还出现一些我们看难以看懂的异常,对于English不好的同志来说,这是内伤.那么SpringBoot到底解决了什么问题呢?简单来说,SpringBoot主要简化了我们的配置操

VisualVM分析与HelloWorld.springBoot项目 自从1995年第一个JDK版本JDKBeta发布,至今已经快25年,这些年来Java的框架日新月异,从最开始的Servlet阶段,到SSH,SSI,SSM,springboot等,还有一些其他方向的框架微服务SpringCloud.响应式编程Spring Reactor.零零总总 的框架,我们都需要去熟悉,那么怎么去快速熟悉呢,我觉得可以看源码,可以看博客,也可以根据内存分配去完善理解. 那么问题来了,一个Java项目在咱们平

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/102805399近日,一直致力于知识图谱研究的 OwnThink 平台在 Github 上开源了史上最大规模 1.4 亿中文知识图谱,其中数据是以(实体.属性.值),(实体.关系.实体)混合的形式组织,数据格式采用 csv 格式. 到目前为止,OwnThink 项目开放了对话机器人.

kubernetes 1.发展历程 基础设施级服务infrastructure as a service 阿里云 平台设施级服务 platform as a service 新浪云 软件设施级服务 software as a service office365 Docker技术突飞猛进 一次构建,到处运行 容器的快速轻量 完整的生态环境 资源管理器 apache MESOS (分布式资源管理框架) 2019-5 twitter 剔除--> docker swarm(功能少) 2019-07 阿里

目录 分为两个部分,笔者看到的知识图谱在商业领域的应用,外加看到的一些算法框架与研究机构. 文章目录 @ 一.知识图谱商业应用 01 唯品金融大数据 02 PlantData知识图谱数据智能平台 03 拍拍贷图数据库技术 04 CN-DBpedia 05 OpenKG.CN--开放的中文知识图谱 06 楚辞 07 海致大数据 08 腾讯云星图 09 网感至察 10 慧科技术 - 商业AI(NLP + 品牌Logo识别) 二.相关科研机构与算法框架 2.1 复旦大学 Knowledge Works

语义网的愿景活跃且良好,广泛应用于行业 语义网的愿景是「对计算机有意义」的数据网络(正如 Tim Berners Lee.James Hendler 和 Ora Lassila 在<科学美国人>发表的文章<The Semantic Web>所介绍的那样).ISWC 是共享这一愿景的研究人员和工程师组成的社区:他们通过发表研究论文的形式作出贡献,目的是让这一愿景成为现实.具体而言,语义网研究人员的方法是创建知识图谱,这种数据结构的实体由 URL 进行唯一标识,并使用 RDF 语言通过

论文标题: Mining On Alzheimer's Diseases Related Knowledge Graph to Identity Potential AD-related Semantic Triples for Drug Repurposing 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2202.08712 论文期刊: BMC Bioinformatics 2022 9.(2022.2.17)BMC Bioinformatics-挖掘阿尔茨海默病相关KG来确定潜在

Atitit learn by need 需要的时候学与预先学习知识图谱路线图 1. 体系化是什么 架构 知识图谱路线图思维导图的重要性11.1. 体系就是架构21.2. 只见树木不见森林21.3. 知识图谱路线图的优点优点需要的21.4. 思维导图 大纲性 集成化22. 文字化>>表格化>>脚本化,可视化23. 如何体系化23.1. 分类,单根继承23.2. 一点带线,以线带面23.3. 纵向,横向抽象拓展23.4. 拓展和应用23.5. 以点带面,全方位网状  拓展33.6.

Atitit 图像处理知识点体系知识图谱 路线图attilax总结 v4 qcb.xlsx 分类 图像处理知识点体系 v2 qb24.xlsx 分类 分类 理论知识 图像金字塔 常用底层操作 卷积扫描 滤镜 素描滤镜 理论知识 高斯金字塔,拉普拉斯金字塔 常用底层操作 扫描线扫描 滤镜 毛玻璃 理论知识 Harris角点 常用底层操作 像素扫描 滤镜 油画 理论知识 纹理 常用底层操作 滤镜 像素画 理论知识 Bezier曲线 常用底层操作 截取 滤镜 其他滤镜效果 理论知识 去除alpha通道

Atitit 知识图谱的数据来源   2. 知识图谱的数据来源1 a) 百科类数据2 b) 结构化数据3 c) 半结构化数据挖掘AVP (垂直站点爬虫)3 d) 通过搜索日志(query record log)进行实体和实体属性等挖掘4   2. 知识图谱的数据来源 为了提高搜索质量,特别是提供如对话搜索和复杂问答等新的搜索体验,我们不仅要求知识图谱包含大量高质量的常识性知识,还要能及时发现并添加新的知识.在这种背景下,知识图谱通过收集来自百科类站点和各种垂直站点的结构化数据来覆盖大部分常识性知

Atitti 知识图谱构建方法attilax 总结   1.1. 知识图谱schema构建(体系化)1 1.2. 纵向垂直拓展(向上抽象,向下属性拓展)2 1.3. 横向拓展2 1.4. 网拓展2 1.5. a) 推理2 1.6. c) 相关实体挖掘 2 2. other3 2.1. 面向站点的包装器(Site-specificWrapper)3 2.2. 5. 知识图谱的更新和维护3   a) 实体对齐  实体对齐(Object Alignment 各大搜索引擎公司普遍采用的方法是聚类.聚类的

随着框架使用的不断的更新,后面使用SpringBoot会多,这边准备构建一个SpringBoot项目使用的模版. 所谓模版,和之前一样,就是一个最简单的项目,包含所有最简单的空实现. 做模版的时候参考了很多GitHub上的代码,所有参考过的优秀的代码来源都会放在最后,喜欢也对你有帮助. 这个适合从SpringMVC切换到SpringBoot的朋友,一些常见模块和包的功能这里就不多赘述了. 当然每个人都有属于自己项目的模版,这里只是做一个参考,如果你有更好的有优化还请多多评论. 模版地址 http