Springboot+mybatis修改操作时候，出现java.sql.SQLException:Connectionisread-only.Queriesleadingtodatamodificationarenotallowed;SQL[];Connectionisread-only.Queriesleadingtodatamodificationarenotallowed;nestedexceptionisjava.sql.SQLException:Connectionisread-only.QueriesleadingtodatamodificationarenotallowedCon
1.引言开发中，我们是否经常遇到以下痛点：项目越大，启动和热更新越来越慢，启动都要花个3-5分钟以上没有类型保障，接口返回的Object不拿到真实数据都不知道有哪些字段，接手别人js项目(无类型)很痛苦需要手动写很多request函数去调用api，手动书写各种判断枚举值缺乏代码格式化，代码错误检查，gitcommit规范数据流要么太死板，对ts支持很差(dva)，要么太灵活(mobx)npm包管理问题，比如：多版本的npm包冲突、npm包依赖嵌套、npm僵尸包、npm依赖包平铺到nodule_modules首层手动变更接口的loading状态、手动管理modal的visible状态很多热门的开
DSL是DomainSpecificLanguage的缩写，指的是为特定问题领域设计的计算机语言。这种语言专注于某特定领域的问题解决，因而比通用编程语言更有效率。在Elasticsearch中，DSL指的是ElasticsearchQueryDSL，是一种以JSON形式表示的查询语言。通过这种语言，用户可以构建复杂的查询、排序和过滤数据等操作。这些查询可以是全文搜索、聚合搜索，也可以是结构化的搜索。一、查询上下文搜索是Elasticsearch中最关键和重要的部分，使用query关键字进行检索，更倾向于相关度搜索，故需要计算评分。在查询上下文中，一个查询语句表示一个文档和查询语句的匹配程度。无
在舆情分析的应用场景中，数据规模通常在千亿以上。使用Elasticsearch去构建搜索引擎，做相关的分析，面临着非常多的挑战。先介绍一下，在舆情分析场景中，要用到的是matchphrase语法，针对文章做精准的句子匹配!在这篇文章中：1.我会先讲一下我们面临的挑战;2.接着我会带着问题，分析一下matchphrase语法的检索过程；3.偏向底层的原理。4.根据检索原理，考虑可以做哪些优化；5.以及针对我们面临的挑战，我的一些优化方法。目标探索ES在千亿规模数据的检索场景下，句子精准匹配的性能优化方案。在实时交互的场景中，应对这么多的检索，达到注重3秒内的目标。本文会先讲一下，在舆情分析场景下
LLMAgent现阶段出现的问题由于一些LLM（GPT-4）带来了惊人的自然语言理解和生成能力，并且能处理非常复杂的任务，一度让LLMAgent成为满足人们对科幻电影所有憧憬的最终答案。但是在实际使用过程中，大家逐渐发现了通往通用人工智能的道路并不是一蹴而就的，目前Agent很容易在一些情况下失败：Agent会在处理某一个任务上陷入一个循环prompt越来越长，最终甚至超出最大内容长度记忆模块的策略没有给LLM某些关键的信息而导致执行失败LLM由于幻觉问题错误使用工具，或者让事情半途而废上述问题随着大家对于Agent的了解开始浮出水面，这些问题一部分需要LLM自身来解决，另一部分也需要Agen
1.引言开发中，我们是否经常遇到以下痛点：项目越大，启动和热更新越来越慢，启动都要花个3-5分钟以上没有类型，接口返回的Object不拿到真实数据都不知道有哪些字段需要手动写很多request函数去调用api，手动书写各种判断枚举值缺乏代码格式化，代码错误检查，gitcommit规范难以维护的css代码和文件，js里面书写编写css时没有提示，js里面无法使用css高级用法数据流要么太死板，对ts支持很差(dva)，要么太灵活(mobx)重度依赖redux，需要写很多模板文件npm包管理问题，比如：多版本的npm包冲突、npm包依赖嵌套、npm僵尸包、npm依赖包平铺到nodule_modul
前言编码问题是导致BUG的常见因素之一，尤其是在日常开发的数据处理方面，十个问题七八个是编码导致的。接下来的篇幅较长，算是阶段性的突发奇想的总结分享吧未尽事宜或错误可私信或评论指正，谢谢未授权禁止搬运涉及知识点UTF-8BOM、UTF-8、GBK编码区别UTF-8_BOM:Win系统下文件采用UTF8格式时默认使用BOMUTF-8:UTF8编码的原生格式，且为Linux系统默认配置GBK[全/半角]:windows中国区系统默认配置这三个都只是字节流的一种编码方式，所以是没有哪一个操作系统支不支持的这一说法，最终都是可以采用直接读取字节流解析的方式来读取识别，所以每次谈及支不支持的问题都只是在
听人劝、吃饱饭，奉劝各位小伙伴，不要订阅该文所属专栏。作者：不渴望力量的哈士奇(哈哥)，十余年工作经验,跨域学习者，从事过全栈研发、产品经理等工作，现任研发部门CTO。荣誉：2022年度博客之星Top4、博客专家认证、全栈领域优质创作者、新星计划导师，“星荐官共赢计划”发起人。现象级专栏《白宝书系列》作者，文章知识点浅显易懂且不失深度；易编程社区主理人，旨在共建技术人成长共同体。职场上的晋升不是对你过去
我是Redis的新手，我试图通过Redis文档找出这个问题，但没有成功。这是详细信息。假设我插入了如下字符串。Setcategory:1"Men"Setcategory:2"Women"Setcategory:3"Kids"Setcategory:4"Home"Setcategory:5"shoes"...在这种情况下，我想通过查询遵循特定模式的键来获取所有值category:*。Getcategory:*有没有办法像这样获取所有类别？ 最佳答案 使用SCAN.SCAN是遍历Redis数据库中的键的唯一安全方法。SCAN将分块键空间
文章目录1.Map阶段1.1把输入文件(夹)划分为很多InputSplit(Split)1.2分配并执行map作业2.Shuffle阶段2.1Partition(分区)2.2Sort(排序)2.3Group(分组)2.4Combiner(规约)2.5序列化并写入Linux磁盘内存2.6反序列化读取数据到不同的reduce节点2.7Reduce端数据进行合并、排序、分组3.Reduce阶段3.1执行reduce方法3.2保存结果到HDFS MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出来的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。我自己在学习的过程中遇到了很多疑问，例如
