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💡如果你不希望其他人可以随意进出你的房子，那么你需要给你的房子上个锁。前言开发一个接口很容易，开发一个具有安全性的接口却不容易。成熟的后端服务项目最注重的一点就是如何保护系统的数据安全，不能让用户无脑的访问操作所有的数据，这是不合理更是极度危险的行为。NestJS作为企业级后端开发框架，自然会提供一套权限校验的方案，本文基于NestJS的passort方案，结合jwttoken完成对系统服务的保护。操作步骤💡给你的服务装上防盗锁，只允许有钥匙的人进入。一、安装依赖库首先需要在nestjs项目中安装特定的依赖库npminstall@nestjs/passportpassport@nestjs/j

我试图将Moovit实施到我的应用程序中，以便用户可以轻松地获取到达一个地方的运输方向。但是我遇到了一些困难...更新的代码：funcopenMoovit(To:CLLocationCoordinate2D){ifUIApplication.shared.canOpenURL(URL(string:"moovit://")!){//Moovitinstalled-launchapp(withparameters)letMoovitURL:String="moovit://directions?dest_lat=\(To.latitude)&dest_lon=\(To.longitude)&de

目录📚第一章基本流程梳理📗页面基本操作📗对应后台服务流程📚第二章二开思路📗前端📗后端📗后续补充：[KettleLocal引擎源码使用记录](https://renxiaozhao.blog.csdn.net/article/details/135413736)🔼上一集：基于Kettle开发的web版数据集成开源工具(data-integration)-介绍篇*️⃣主目录：ETL&ELT专栏📚第一章基本流程梳理📗页面基本操作从登录开始->新建项目->保存项目->运行项目开始(问题还是挺多的，不过主要还是借鉴任务编排这一块，无伤大雅)selectrole_name,`describe`fromdp

文章目录前言jodconverter简介下载安装libreoffice代码演示1、创建springboot项目工程并引入依赖2、配置3、准备一个docx模板4、编写测试代码运行后的样式linux环境下安装libreoffice前言公司项目开发中，早期使用docx4j进行word转pdf，出现了很多格式紊乱、空格缩进、字体间距变大等问题。虽然针对空格缩进等处理，采取全角模式，进行了改善。但依旧还是会有很多解决不了的格式。一直在找一种新的方式进行替代，主要是：保证显示格式。jodconverter简介这是一款利用操作系统中的office库，实现文档类型转换的工具。目前支持很多格式间的互相转换。这里

最近在研究jenkins的集成，然后想把自己写的python工具也用jenkins集成一下废话少说，来看结构sparking.py@author:lianying'''classSparking:@staticmethoddefget_num_of_zero(bits_num,key):cnt=0whilekey:cnt+=1key&=key-1returnbits_num-cnt@staticmethoddefget_num_of_one(bits_num,key):cnt=0whilekey:cnt+=1key&=key-1returncntdefmain():s=Sparking()s.

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带文档lw万字以上，文末可获取系统程序文件列表 开题报告内容研究背景：随着科技的不断发展，人们的生活方式也在发生着巨大的变化。在房屋租赁管理领域，传统的管理方式已经无法满足现代社会的需求。集成路线与VR（虚拟现实）技术的房屋租赁管理系统的出现，为房屋租赁管理带来了全新的解决方案。集成路线技术可以将各个功能模块有机地结合在一起，提高系统的运行效率；而VR技术则可以为用户提供更加真实、直观的房屋展示，提高用户的体验感。因此，研究集成路线与VR的房屋租赁管理系统具有重要的现实意义。研究意义：集成路线与VR的房屋租赁管理系统的研究，不仅可以提高房屋租赁管

在Elasticsearch7.15版本之后，Elasticsearch官方将它的高级客户端RestHighLevelClient标记为弃用状态。同时推出了全新的JavaAPI客户端ElasticsearchJavaAPIClient，该客户端也将在Elasticsearch8.0及以后版本中成为官方推荐使用的客户端。ElasticsearchJavaAPIClient支持除VectortilesearchAPI和FindstructureAPI之外的所有ElasticsearchAPI。且支持所有API数据类型，并且不再有原始JsonValue属性。它是针对Elasticsearch8.0及

使用原生的swagger作为接口文档，功能不够强大，并且默认的ui比较简陋，不符合大众审美。所以实际开发中推荐使用knife4j对swagger进行增强。knife4j的地址：https://gitee.com/xiaoym/knife4j基本使用想要使用knife4j非常简单，只要在Springboot项目中引入knife4j的依赖即可com.github.xiaoyminknife4j-spring-boot-starter2.0.9注意：引入knife4j后会自动引入swagger相关依赖所以无需再手动引入swagger相关依赖，否则会引起版本冲突，在使用knife4j的一些增强功能时会

目前基于大模型的信息检索有两种方法，一种是基于微调的方法，一种是基于RAG的方法。信息检索和知识提取是一个不断发展的领域，随着大型语言模型（LLM）和知识图的出现，这一领域发生了显着的变化，特别是在多跳问答的背景下。接下来我们继续深入，跟着文章完成一个项目，该项目利用Neo4j矢量索引和Neo4j图数据库的强大功能来实现检索增强生成系统，旨在为用户查询提供精确且上下文丰富的答案。该系统采用向量相似性搜索来检索非结构化信息，同时访问图数据库来提取结构化数据，以确保响应不仅全面，而且锚定在验证过的知识中。这种方法对于解决多跳问题尤其重要，因为单个查询可能需要分解为多个子问题，并且可能需要来自大量文