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2026年3月27日
建设的技术架构
摘要: 一、总体架构(五层 + 智能层) plaintext ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 接入层(Access Layer) │ ├────────────────────────────────────
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posted @ 2026-03-27 10:51 hanease
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2026年3月26日
内部管理软件springboot信创技术方案
摘要: 内部管理软件springboot信创技术方案要详细 SpringBoot 内部管理软件 信创全栈技术方案(完整版・可直接用于招标 / 立项) 这份方案完全适配信创(国产化替代)要求,覆盖技术选型、架构设计、部署方案、安全合规、迁移改造、运维保障全流程,专门用于企业内部管理系统(OA、审批、人事、财务
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posted @ 2026-03-26 14:01 hanease
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2026年3月25日
信创改造前端需要怎么改造
摘要: 信创改造:Vue 前端到底要不要改?怎么改? 直接给结论:Vue 本身不用彻底推翻重写,但 90% 的项目都需要做「适配改造」,不是重构,是兼容、替换、优化。 我给你把前端 Vue 项目信创改造的必须改、可选改、不用改讲得清清楚楚,你直接对照自己项目判断就行。 一、先说:哪些完全不用改 这些东西信创
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posted @ 2026-03-25 09:46 hanease
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2026年3月24日
SpringBoot + SpringCloud Alibaba 项目全技术栈解析
摘要: 你的 SpringBoot + SpringCloud Alibaba 项目全技术栈解析 我把所有依赖分成 核心框架、数据库、微服务、中间件、工具类、文件处理、日志监控、云存储、权限 / 工具 几大类,方便你理解。 一、核心框架(项目地基) Spring Boot 自动配置、内嵌服务器、统一开发规范
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posted @ 2026-03-24 15:44 hanease
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2026年3月21日
日常开发问题
摘要: springboot @valide 手机号码 SpringBoot 实现手机号校验(@Valid + 自定义注解) SpringBoot 自带的 @Valid 没有手机号专属校验注解,需要自定义注解配合正则表达式实现,这是最规范、最常用的方案。 一、完整实现步骤 1. 引入依赖(已集成无需额外添加
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posted @ 2026-03-21 14:56 hanease
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2026年3月19日
SpringBoot 项目技术分类
摘要: springboot项目技术分类excel SpringBoot 项目技术分类 Excel(可直接复制生成) 我给你整理标准、完整、可直接导出成 Excel的 SpringBoot 项目技术栈分类表,包含:技术名称、用途、分类、版本说明、使用场景、备注,你复制到 Excel 就能用。 一、Sprin
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posted @ 2026-03-19 13:33 hanease
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2026年3月11日
dynamic-datasource-spring-boot-starter -动态数据源详解
摘要: dynamic-datasource-spring-boot-starter 的作用 一、dynamic-datasource-spring-boot-starter 核心作用 dynamic-datasource-spring-boot-starter 是一款基于 Spring Boot 的动态数
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posted @ 2026-03-11 09:15 hanease
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2026年3月10日
SpringBoot 项目 pom.xml
摘要: SpringBoot 项目 pom.xml properties 节点详解(按功能分类,新手易懂) <properties> 是 Maven 项目的版本统一管理节点,核心作用是「将所有依赖的版本号集中定义,避免多处重复写版本、版本不一致导致的冲突」。下面按功能模块拆解每一个配置项的作用、使用场景,结
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posted @ 2026-03-10 10:10 hanease
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2026年3月9日
RocketMQ-技术详解
摘要: RocketMQ 技术优势详解 下面从架构设计、性能、可靠性、一致性、扩展性、生态、运维等维度,对 RocketMQ 的技术优势做系统、详细、可落地的解析,适合做选型、方案设计或技术分享。 一、整体架构优势:简单、可靠、无中心 1. 无中心架构(NameServer + Broker) NameSe
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posted @ 2026-03-09 16:18 hanease
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大模型统计
摘要: iCourt(AlphaGPT/Alpha 系统)的模型训练、推理、RAG 使用的数据,以法律领域结构化 / 非结构化权威数据为核心,以下按三类场景整理: 一、模型训练使用数据(Token 级语料) iCourt 模型(AlphaGPT)训练以海量法律文本 Token 化语料为基础,覆盖裁判文书、法
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posted @ 2026-03-09 15:11 hanease
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