spring boot 框架中,前台访问后台图片,需要进行的相关配置

在application.properties中需要配置:spring.mvc.static-patJava
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RRD 时序数据库

RRD数据库RRD数据库是一个环形的数据库,大小固定,可以绘图,不需要运维,时刻代表存储的数据,指针数据库
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spring boot 中图片的上传与访问路径设置,文件的上传与下载

图片上传示例: @Slf4jpublic class ImageUpload { publJava
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spring cloud 项目错误及其解决方案

一、Eureka的自我保护模式如果在Eureka Server的首页看到以下这段提示,则说明EureJava
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Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: feign.Feign$Builder

创建springcloud, 启动项目抛错:org.springframework.beans.faJava
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PAT 1029 Median (合并有序序列)

Given an increasing sequence S of N integers, the median is the number at the middle position. For example, the median of S1 = { 11, 12, 13, 14 } is 12, and the median of S2 = { 9, 10, 15, 16, 17 } is 15. The median of two sequences is defined to be
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企业建站还在高价买云服务器?腾讯云这里1折秒杀了解一下

企业建站还在高价买云服务器?腾讯云这里1折秒杀了解一下 现在企业上云以及个人上云已经成为越来越热门的话题了,云计算做为现在一大热门科技,为企业数字化经营管理和个人网站的高速发展都提供了低成本、高效率的解决方案。阿里巴巴、腾讯、华为等科技巨头相继进入这一领域,提供着安全稳定的云计算产品,这也是广大企业用户和个人用户的福音。 不是企业还是个人,如果你还在用原价高价购买云服务器的话,那就太亏啦! 【腾讯云】云产品采购季,助力行业复工。1核2G云服务器,首年99元 https://cloud.tenc
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学习总结报告-第三周

继续学习python 学习了数据清洗工具kettle的使用方法并实现了清洗的功能 数据清洗方法学习链接: http://113.31.104.47/portal/#/course/dashboard/b34d160db64624732ef152a1118af11a
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毕业设计记录——3.8

现在视频集成采用了比较麻烦的方法,就是将所有主讲人的视频、音频保存到本地在合成。 问题:1.直接保存下载的视频、音频是无法直接用ffmpeg合成的,因为用直接用MediaRecorder记录的视频、音频数据是有问题的,视频没有播放进度条,音频如上个博客所说 时间为400+小时。所以要将保存下载的视频全部重新编码,然后再合成。    2.ffmpeg的方法是异步的,也就是说视频还没有全部完成编码就已经开始了合成,这个问题困扰了好长时间,从网上找了好多nodejs解决函数异步的方法都不适用,发现一
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第四章 Hadoop运行模式

    Hadoop运行模式包括:本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式     Hadoop官方网站 : https://hadoop.apache.org     文档链接 :https://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html 4.1本地运行模式 4.1.1官方Grep案例     1、在hadoop-2.7.7文件下面创建一个input文件夹 [ge@had
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JAVA基础之IO流知识总结

一、IO流体系图 IO常用的几个流: 【I/O流原理作用】 Input/Output:输入输出机制 输入机制:允许java程序获取外部设备的数据(磁盘,光盘,网络等)。 输出机制:保留java程序中的数据,输出到外部设备上(磁盘,光盘等)。 二、流的分类: 通过不同的方法,可以对于进行分类。 1. 按照功能来划分: 输入流:只能从中读取数据,而不能向其写入数据。 输出流:只能向其写入数据,而不能从中读取数据。 2. 按照处理单元来划分 字节流和字符流操作的方式基本上完全相同。操作的数据单元不同
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HZNU Training 5 for Zhejiang Provincial Competition 2020

  Solved A B C D E F G H I J   5/10 √ Ø √ √ √ √ Ø ZOJ - 4104 - H 题意:给你一个序列,每次可以把一个元素移到最前面,问你移几次使得序列单增。 解法:偏思维, 做法比较多; 其实比较一下两个序列就好了; #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define pb push_back typedef long long ll; const int N=1e5+5; ll a[N],b
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linux RTC子系统学习笔记

  虽然目前的工作是在linux应用开发上,偏重于业务逻辑,但我还是希望自己能够更加明白操作系统本身的实现,计划之后在周末和闲暇时间抽出一定的时间来继续学习linux设备驱动,同时学习学习多媒体的知识。   今天来学习linux设备驱动中的RTC(Real-Time Clock)子系统,RTC设备就是一些提供系统时间的设备,它们一般自备电池,系统断电后还能计算时间,以便设备开机运行时提供给系统。此外,它们还能提供timer的功能,比如设置一个闹钟,设置周期性的闹钟等。因此,RTC设备从功能上来
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在IDEA中运行项目出现:Model not specified 错误解决方法

启动项目出现 :因为存在多个子项目,运行时没有指定运行哪个项目导致,因此需要设置:开发工具
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寒假大作业3

这个作业属于那个课程 C语言程序设计 这个作业要求在哪里 C语言寒假大作战03 这个作业的目标 使用上次作业的菜单框架,并在其基础上增加各年级题目操作函数 参考文献 C 库函数 - rand 2.2.2 设计思路和遇到的问题 和上次作业差不多的思路 遇到的问题就是rand()函数的使用和输出时的格式问题 2.3程序代码 2.4gitee上传截图与链接 2.5我的主页 https://gitee.com/deng_wen__hung
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Nmap脚本编写

Nmap介绍 Nmap是一个强大的扫描工具,是一个开源的工具(钦佩开源开发者) 脚本位置位于: Ubuntu: /usr/share/nmap/scripts/ MAC: /usr/local/Cellar/nmap/7.70/share/nmap/scripts 看来Mac使用Brew下载的东西都在 /usr/local/Cellar/ 里面  自带的脚本数量很多 接下来是他的脚本参数 SCRIPT SCAN: -sC: equivalent to --script=default
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20199323 2019-2020-2 《网络攻防实践》第2周作业

20199323 2019-2020-2 《网络攻防实践》第2周作业 1.知识点梳理与总结 第二章主要介绍了网络攻防的环境配置,在接下来的实验中都有所提到。 拓补图: 一、VMware网络配置 在VMware中选择编辑,然后选虚拟网络编辑器。 选择VMnet1,设置如下: 选择VMnet8,设置如下: 点击VMnet8设置中的NAT设置: 然后点击DHCP设置,设置如下: VMware配置完成。 二、安装攻击虚拟机 解压老师所给的VM_WinXPattacker.rar,然后用VMware打开
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LOJ#2347. 「JOI 2018 Final」寒冬暖炉

LOJ#2347. 「JOI 2018 Final」寒冬暖炉 题面 链接 题解 普及组难度贪心 把间隔时间算出来 然后从大到小减掉 #include<bits/stdc++.h> #define LL long long using namespace std; inline LL read() { LL f = 1 , x = 0; char ch; do { ch = getchar(); if(ch=='-') f=-
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vmware虚拟机安装 安卓Android x86

有时候只是想测试一个app,又不想在手机上做个测试,这个时候我们就可以用虚拟机来完成这件事情。首先到官网上去下载一个安卓系统(https://www.android-x86.org/),我这里用:android-x86-9.0-rc1.iso做演示。 打开VMware Workstation,“创建新的虚拟机”。没什么特殊要求,一般都是1核2G,根据自己的电脑配置来,选择好iso文件的路径,开机,如图选择第三个。 选择第一项回车,如图: 选择NO回车, 选择NEW回车, 选择Primary在回
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TextCNN模型详细解析(2017年知乎竞赛第一名架构) TextCNN模型原理和实现

目录 1. 模型原理 1.1 论文 1.2 网络结构 2. 实现 回到顶部 1. 模型原理 1.1 论文 Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出TextCNN。 将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息(类似于多窗口大小的ngram),从而能够更好地捕捉局部相关性。 1.2 网络结构 TextCNN的详细过程原理
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