@ApiModelProperty(value = "服务名称") @TableField("service_name") private String serviceName; 使实体类的serviceName接收appName名的字段

时间: 2024-03-03 19:48:12 浏览: 57
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获取asp.net服务器控件的客户端ID和Name的实现方法

可以在 @JsonAlias 注解中指定别名为 "appName"，如下所示： ``` @ApiModelProperty(value = "服务名称") @JsonAlias("appName") @TableField("service_name") private String serviceName; ``` 这样，在使用该实体类接收 JSON 数据时，既可以使用 "serviceName" 字段名，也可以使用 "appName" 字段名传递数据。
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这段代码的作用是从字符串 p_message 中提取出 <service 和 sfid 以及 id 属性的值。它使用了 indexOf 方法来查找子字符串的起始位置，然后使用 substring 方法来提取子字符串。 首先，代码通过 index...

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有如下的配置文件：confifig.properties @Info(name="卡卡西" ,tags={"复制忍者" , "六代火影"}) @Organization（name="木叶村" ,size=556） public class Ex1{ } version=1.0 appName=注解的应用案例 id=123456789 title=java从入门到入土 size=120 druid.driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver druid.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis druid.username=root druid.password=root123 有如下的类：public class BaseDAO{    @Value(name="druid.driverClassName")    private static className;    @Value(name="druid.url")    private static url;    @Value(name="druid.username")    private static username;    @Value(name="druid.password")    private static password;    static{   // 在静态块中参考课堂的案例，将配置文件中对应 的属性值绑定到上面的四个静态变量中。   }    public static void showInfo(){   // 输出上面4个静态成员变量的值   } 根据题目意思定义一个Value注解。 完成BaseDAO中的静态块中的代码和showInfo方法中的代 码编写。

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1. VectorAssembler 中输入列的名称是否与数据集中的列名匹配。请确保输入列的名称和数据集中的列名完全匹配，包括大小写和空格。 2. 在创建 VectorAssembler 后，是否有对数据集进行缺失值处理。如果数据集中...

写一个类读取以下JSON对象，并分别输出对象的值，如{ "dataName": "APP账户模型", "dataCode": "appData", "dataObject": { "mongo": { "_id": "bigint", "sid": "string", "appName": "string", "appid": "string", "account_id": "string", "flag": "int", "remark": "string", "create_by": "string", "create_at": "string", "update_by": "string", "update_at": "string" }, "mysql": { "_id": "bigint", "sid": "string", "appName": "string", "appid": "string", "account_id": "string", "flag": "int", "remark": "string", "create_by": "string", "create_at": "string", "update_by": "string", "update_at": "string" } } }

'update_by': 'string', 'update_at': 'string'}, 'mysql': {'_id': 'bigint', 'sid': 'string', 'appName': 'string', 'appid': 'string', 'account_id': 'string', 'flag': 'int', 'remark': 'string', 'create_...

def passed_temperature_analyse(filename): print("开始分析气温") # spark = SparkSession.builder.master("spark://master:7077").appName("passed_temperature_analyse").getOrCreate() spark = SparkSession.builder.master("local").appName("passed_temperature_analyse").getOrCreate() # spark = SparkSession.builder.master("local[4]").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate() df = spark.read.csv(filename, header=True) df_temperature = df.select( # 选择需要的列 df['province'], df['city_name'], df['city_code'], df['temperature'].cast(DecimalType(scale=1)), F.date_format(df['time'], "yyyy-MM-dd").alias("date"), # 得到日期数据 F.hour(df['time']).alias("hour") # 得到小时数据 ) # 筛选四点时次 # df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([2,4,6,8])) df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([2, 8, 14, 20])) # df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24])) df_avg_temperature = df_4point_temperature.groupBy("province", "city_name", "city_code", "date").agg( F.count("temperature"), F.avg("temperature").alias("avg_temperature")).filter("count(temperature) = 4").sort( F.asc("avg_temperature")).select("province", "city_name", "city_code", "date", F.format_number('avg_temperature', 1).alias("avg_temperature")) df_avg_temperature.cache() avg_temperature_list = df_avg_temperature.collect() df_avg_temperature.coalesce(1).write.json("file:///home/lee/lab5/passed_temperature.json") print("气温分析完毕") return avg_temperature_list[0:10] # 最低的10个

函数接收一个文件名作为参数，然后读取该文件中的数据，对数据进行处理，最后返回气温最低的10个城市的信息。 函数首先创建一个SparkSession对象，用于与Spark集群进行交互。然后读取指定文件中的数据，选择需要的...

package com.sinoma.auth.config; import com.xxl.job.core.executor.impl.XxlJobSpringExecutor; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration(proxyBeanMethods = false) public class XxlJobConfig { private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XxlJobConfig.class); @Value("${xxl.job.admin.addresses}") private String adminAddresses; @Value("${xxl.job.executor.appname}") private String appName; @Value("${xxl.job.executor.ip}") private String ip; @Value("${xxl.job.executor.port}") private int port; @Value("${xxl.job.accessToken}") private String accessToken; @Value("${xxl.job.executor.logpath}") private String logPath; @Value("${xxl.job.executor.logretentiondays}") private int logRetentionDays; @Bean public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() { logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init."); XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor(); xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses); xxlJobSpringExecutor.setAppName(appName); xxlJobSpringExecutor.setIp(ip); xxlJobSpringExecutor.setPort(port); xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(accessToken); xxlJobSpringExecutor.setLogPath(logPath); xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays); return xxlJobSpringExecutor; } } 这段代码哪里有循环依赖的问题

如果你在其他类或配置文件中使用了 XxlJobConfig 类或 XxlJobSpringExecutor bean，并且它们之间存在相互依赖关系，那么可能会导致循环依赖问题。需要仔细检查和调整这些类之间的依赖关系来解决潜在的循环依赖...

解析一下下面这段代码： <select id="queryMaxVersion" parameterType="java.lang.String" resultMap="BaseResultMap"> select <include refid="Base_Column_List"/> from app_application_info info where app_name = #{appName,jdbcType=VARCHAR} and appId in (select app_id from app_tenant_component where app_source = 'Local' and tenant_id = #{tenantId}) order by app_version desc limit 1 </select>

这个标签的id属性是"queryMaxVersion"，parameterType属性是java.lang.String，resultMap属性是"BaseResultMap"。 在这个标签中，将会执行一个SELECT查询，查询的结果集中包含<include refid="Base_Column_List"/>...

检查一下这段代码import pandas as pd import numpy as np if __name__ == '__main__': spark = SparkSession.builder.\ appName("test").\ master("local[*]").\ getOrCreate() sc = spark.sparkContext pf = pd.DataFrame({'id':[1,2,3], 'name':'lala', 'lili':'cici', 'age':[22,33,20]}) df = spark.createDataFrame(pf) df.printSchema() df.show()

- spark = SparkSession.builder.\ appName("test").\ master("local[*]").\ getOrCreate(): create a SparkSession object with the app name "test" and set the master to run locally using all available ...

from __future__ import print_function import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.flume import FlumeUtils import pyspark if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 3: print("Usage: flume_wordcount.py <hostname> ", file=sys.stderr) exit(-1) sc = SparkContext(appName="FlumeEventCount") ssc = StreamingContext(sc, 2) hostname= sys.argv[1] port = int(sys.argv[2]) stream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port,pyspark.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2) stream.count().map(lambda cnt : "Recieve " + str(cnt) +" Flume events!!!!").pprint() ssc.start() ssc.awaitTermination()

这段 Python 代码是一个使用 PySpark 和 Flume 来计数接收到的事件数的示例。它首先导入必要的库，然后检查命令行参数是否正确。如果参数不正确，它会打印用法信息并退出。接下来，它创建一个 SparkContext 和一个 ...
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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩