modelmap的使用和部分配置介绍

ModelMapper 是一个智能的Java对象映射库，它提供了一种方便高效的方式来映射不同模型之间的对象，使得在不同模型之间转换数据变得更加容易。

使用ModelMapper，开发者可以使用简单直观的API定义对象之间的映射关系。它支持不同属性名称或类型之间的映射，使用自定义转换器处理复杂映射，甚至可以映射嵌套对象。

ModelMapper 的一个关键特点是它能够根据属性的名称和类型智能地确定如何进行映射，这消除了开发者为每个属性编写手动映射代码的需求，节省了时间和精力。ModelMapper 还提供了条件映射等高级功能，允许开发者定义属性何时应该映射或不映射的规则。

使用Lettuce客户端或者redis连接变化时的触发事件 

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {

    @Bean
    public RedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {

        RedisStandaloneConfiguration config = new RedisStandaloneConfiguration();
        config.setHostName("127.0.0.1");
        config.setPort(11);
        config.setPassword("root");

        return new LettuceConnectionFactory(config);
    }

    @Primary
    @Bean(name = "redisTemplate")
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();

        template.setConnectionFactory(factory);

        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
        template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);

        template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);

        GenericJackson2JsonRedisSerializer redisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
        template.setValueSerializer(redisSerializer);

        template.setHashValueSerializer(redisSerializer);
        return template;

    }

    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {

        RedisCacheConfiguration cacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
                .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(
                        new GenericJackson2JsonRedisSerializer())).disableCachingNullValues();

        return RedisCacheManager.builder(redisConnectionFactory).cacheDefaults(cacheConfiguration).build();
    }
}

Windows下bat脚本文件编写

先给个实例来表示 使用杀死 指定端口

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
@echo off
set default_port=8080
set /p port=type need killed port (press enter for default port %default_port%): %=%
if "%port%"=="" set "port=%default_port%"
rem set /p port=type need killed port:

for /f "tokens=5 delims= " %%a IN ('netstat -a -n -o ^| findstr :%port%.*LISTENING') do (
  set pid=%%a
)
if not defined pid (
  echo not found port %port%
) else (
  taskkill /F /pid %pid%
  echo already kill  %port%
)


set /p port=type need killed port:
for /f "tokens=5 delims= " %%a IN ('netstat -a -n -o ^| findstr :%port%.*LISTENING') do (
  set pid=%%a
)
if not defined pid (
  echo not found port %port%
) else (
  taskkill /F /pid %pid%
  echo already kill  %port%
)



set /p port=type need killed port:
for /f "tokens=5 delims= " %%a IN ('netstat -a -n -o ^| findstr :%port%.*LISTENING') do (
  set pid=%%a
)
if not defined pid (
  echo not found port %port%
) else (
  taskkill /F /pid %pid%
  echo already kill  %port%
)


pause

Geotools中关于filter和ECQL的介绍

filter和ECQL的介绍

在geotools中有datastore就需要对应数据源的查询这边是基于opengis定义的接口来定义现在先看下

filter这个类的介绍

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
public interface Filter {

	//使用Filter.INCLUDE过滤集合将会返回原始集合。
    IncludeFilter INCLUDE = new IncludeFilter();
    
	//使用Filter.EXCLUDE过滤集合将会返回空集合。
    ExcludeFilter EXCLUDE = new ExcludeFilter();
    
    
	//给定一个对象，确定此过滤器对象所表示的测试是否通过。如果测试通过，则返回true，否则返回false
    boolean evaluate(Object object);

 	 //接受一个访问者(FilterVisitor)。实现所有子接口必须具有以下内容的方法:
 	 //visitor.visit(this, extraData);
    Object accept(FilterVisitor visitor, Object extraData);
}

java中io的优化方向

1. 使用缓冲区

在读写文件时，每次都直接操作磁盘会导致性能降低。因此，可以通过使用缓冲区来减少对磁盘的操作次数，从而提高性能。Java 中提供了 BufferedInputStream 和 BufferedOutputStream 类来支持缓冲区的操作。

1
2
3
4
java复制代码// 创建输入流缓冲区
BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(new FileInputStream(file));
// 创建输出流缓冲区
BufferedOutputStream bos = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream(file));

chatgpt介绍

名词解析

AI :全称Artificial Intelligence，是一种模拟人类智能行为的技术或系统，涵盖了许多不同的技术和方法，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等，可用于许多领域，如自动驾驶、机器人、医疗诊断等。

ML :全称Machine Learning 是一种人工智能领域的技术，通过从数据中学习模式和规律来实现智能化决策和行为。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、金融、医疗等领域。

Deep Learning : 一种基于神经网络的机器学习方法，通过模拟人脑的神经网络结构，实现对复杂模式和规律的学习和识别，被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域，是实现人工智能的重要技术之一。