MilvusPlus向量数据库增强操作库

news2024/11/23 3:49:33

项目简介

MilvusPlus

🔥🔥🔥MilvusPlus(简称 MP)是一个 Milvus 的操作工具,旨在简化与 Milvus 向量数据库的交互,为开发者提供类似 MyBatis-Plus 注解和方法调用风格的直观 API,提高效率而生。

特性

  • 无侵入:只做增强不做改变,引入它不会对现有工程产生影响,如丝般顺滑

  • 损耗小:启动即会自动注入基本 CURD,性能基本无损耗,直接面向对象操作

  • 强大的 CRUD 操作:通用 MilvusMapper,仅仅通过少量配置即可实现 CRUD 操作,更有强大的条件构造器,满足各类使用需求

  • 支持 Lambda 形式调用:通过 Lambda 表达式,方便的编写各类查询条件,无需再担心字段写错

  • 支持主键自动生成:完美解决主键问题

  • 支持自定义全局通用操作:支持全局通用方法注入

  • 注解式配置:采用与 MyBatis-Plus 类似的注解方式配置实体模型。

  • 直观的 API:直接的 API 设计简化数据库操作。

  • 易于扩展:核心设计注重可扩展性。

  • 类型安全:利用 Java 类型安全减少错误。

快速开始

自定义扩展支持:

<dependency>
    <groupId>io.github.javpower</groupId>
    <artifactId>milvus-plus-core</artifactId>
    <version>2.4.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>

Spring应用支持:

<dependency>
    <groupId>io.github.javpower</groupId>
    <artifactId>milvus-plus-boot-starter</artifactId>
    <version>2.4.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>

Solon应用支持:

<dependency>
    <groupId>io.github.javpower</groupId>
    <artifactId>milvus-plus-solon-plugin</artifactId>
    <version>2.4.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>

配置文件

milvus:
  uri: https://in03-a5357975ab80da7.api.gcp-us-west1.zillizcloud.com
  token: x'x'x'x
  enable: true
  packages:
    - io.github.javpower.milvus.demo.model
  • milvus:定义了与Milvus服务相关的配置。
    • uri:Milvus服务的URI,应用程序通过这个URI与Milvus服务进行通信。
    • token:用于验证和授权的令牌(Token),确保访问Milvus服务的安全性。
    • enable:一个布尔值,用于指示Milvus模块是否应该被启用。
    • packages:这些包包含了自定义注解对应的Java类。

应用场景

  • 相似性搜索:快速检索与给定向量最相似的项。
  • 推荐系统:根据用户行为和偏好推荐相关内容。
  • 图像检索:在大规模图像库中找到与查询图像最相似的图像。
  • 自然语言处理:将文本转换为向量并执行语义搜索。
  • 生物信息学:分析和比较生物序列,如蛋白质和基因组数据。

自定义注解详解

使用自定义注解自动化Milvus数据库集成,提供了以下显著优势:

  • 简化开发流程:通过注解直接在代码中声明数据库结构,不用手动创建集合、属性、索引、分区,项目启动即自动构建,减少手动编写Milvus API调用的需要。
  • 提高开发效率:注解驱动的方式使得数据库结构的创建和管理更加快捷,加快开发速度。
  • 增强代码可读性:将数据库结构定义与业务逻辑代码紧密结合,提高代码的可读性和可维护性。
  • 减少错误:自动化创建数据库结构减少了人为错误的可能性,提高了系统的稳定性。
  • 易于维护:注解的使用使得数据库结构的变更更加集中和明确,便于后期维护和升级。

@ExtraParam 注解

  • 用途:定义索引或其他自定义功能的额外参数。
  • 属性
    • key(): 参数的键名。
    • value(): 参数的值。

@MilvusCollection 注解

  • 用途:定义Milvus数据库中的集合。
  • 属性
    • name(): 集合的名称。

@MilvusField 注解

  • 用途:定义Milvus集合中的字段。
  • 属性
    • name(): 字段名称,默认为Java字段名。
    • dataType(): 数据类型,默认为FLOAT_VECTOR
    • dimension(): 向量维度,默认为-1。
    • isPrimaryKey(): 是否为主键,默认为false。
    • autoID(): 是否自动生成ID,默认为false。
    • description(): 字段描述,默认为空。
    • elementType(): 元素类型,默认为None
    • maxLength(): 最大长度,默认为-1。
    • maxCapacity(): 最大容量,默认为-1。
    • isPartitionKey(): 是否为分区键,默认为false。

@MilvusIndex 注解

  • 用途:定义Milvus集合中的索引。
  • 属性
    • indexType(): 索引类型,默认为FLAT
    • metricType(): 度量类型,默认为L2
    • indexName(): 索引名称,默认为空。
    • extraParams(): 额外参数,使用ExtraParam注解定义。

@MilvusPartition 注解

  • 用途:定义Milvus集合的分区。
  • 属性
    • name(): 分区的名称数组。

通过这些注解,开发者可以轻松地定义和管理Milvus数据库的结构,实现项目启动时自动构建所需数据库结构的目标。

CRUD模块介绍

CRUD模块是应用程序中用于处理数据的基本操作集合,即创建(Create)、读取(Read)、更新(Update)和删除(Delete)。在本模块中,我们通过抽象类BaseMilvusMapper<T>封装了与Milvus数据库交互的CRUD操作,提供了一种类型安全且易于使用的接口。

抽象类BaseMilvusMapper<T>

BaseMilvusMapper<T>是一个抽象类,它实现了IAMService接口,并定义了一系列用于操作Milvus数据库的方法。这个类是所有与Milvus数据库交互的Mapper类的基类。

抽象方法getClient()

  • 功能:返回一个MilvusClientV2实例,用于与Milvus数据库进行通信。

方法queryWrapper()

  • 功能:创建并返回一个LambdaQueryWrapper<T>实例,用于构建查询操作。

方法deleteWrapper()

  • 功能:创建并返回一个LambdaDeleteWrapper<T>实例,用于构建删除操作。

方法updateWrapper()

  • 功能:创建并返回一个LambdaUpdateWrapper<T>实例,用于构建更新操作。

方法insertWrapper()

  • 功能:创建并返回一个LambdaInsertWrapper<T>实例,用于构建插入操作。

方法getById(Serializable ... ids)

  • 功能:根据提供的ID列表查询数据。
  • 参数ids - 一个可序列化的ID列表。
  • 返回MilvusResp<List<MilvusResult<T>>> - 包含查询结果的响应。

方法removeById(Serializable ... ids)

  • 功能:根据提供的ID列表删除数据。
  • 参数ids - 一个可序列化的ID列表。
  • 返回MilvusResp<DeleteResp> - 删除操作的响应。

方法updateById(T ... entity)

  • 功能:根据提供的实体更新数据。
  • 参数entity - 一个实体对象列表。
  • 返回MilvusResp<UpsertResp> - 更新操作的响应。

方法insert(T ... entity)

  • 功能:插入提供的实体到数据库。
  • 参数entity - 一个实体对象列表。
  • 返回MilvusResp<InsertResp> - 插入操作的响应。

方法lambda(Wrapper<W, T> wrapper)

  • 功能:创建一个通用的构建器实例,用于不同类型的操作。
  • 参数wrapper - 一个构建器实例。
  • 返回W - 返回构建器实例。

流程说明

  1. 获取客户端:通过getClient()方法获取与Milvus数据库通信的客户端。
  2. 创建构建器:使用queryWrapper()deleteWrapper()updateWrapper()insertWrapper()方法创建相应的操作构建器。
  3. 执行操作:使用构建器构建具体的CRUD操作,并执行。
  4. 获取集合名称:通过实体类上的@MilvusCollection注解获取集合名称。
  5. 初始化构建器:使用lambda()方法初始化构建器,设置集合名称、客户端、转换缓存和实体类型。

优势

  • 类型安全:通过泛型T确保操作的数据类型一致性。
  • 简化操作:封装CRUD操作,简化代码编写和数据库交互。
  • 易于扩展:抽象类设计使得扩展新的操作或自定义行为变得简单。
  • 注解驱动:利用@MilvusCollection注解自动获取集合名称,减少硬编码。

通过BaseMilvusMapper<T>类,开发者可以方便地实现与Milvus数据库的交互,提高开发效率并降低出错率。

IAMService接口模块介绍

IAMService接口模块提供了一套完整的身份认证与访问管理(Identity and Access Management, IAM)功能,用于管理Milvus数据库中的角色、用户以及权限。该模块允许开发者通过简单的方法调用来执行用户和角色的创建、查询、删除、权限授予和撤销等操作。

方法getClient()

  • 功能:获取MilvusClientV2实例,用于与Milvus服务进行通信。

默认方法createRole(String roleName)

  • 功能:创建一个新的角色。
  • 参数roleName - 要创建的角色名称。

默认方法createUser(String userName, String password)

  • 功能:创建一个新的用户。
  • 参数
    • userName - 要创建的用户的名称。
    • password - 用户的密码。

默认方法describeRole(String roleName)

  • 功能:获取指定角色的权限信息。
  • 参数roleName - 要查询的角色名称。
  • 返回DescribeRoleResp - 包含角色权限信息的对象。

默认方法describeUser(String userName)

  • 功能:获取指定用户的详细信息。
  • 参数userName - 要查询的用户名称。
  • 返回DescribeUserResp - 包含用户详细信息的对象。

默认方法dropRole(String roleName)

  • 功能:删除指定的自定义角色。
  • 参数roleName - 要删除的角色名称。

默认方法dropUser(String userName)

  • 功能:删除指定的用户。
  • 参数userName - 要删除的用户名。

默认方法grantPrivilege(String roleName, String objectType, String privilege, String objectName)

  • 功能:授予角色特定的权限。
  • 参数
    • roleName - 要授予权限的角色名称。
    • objectType - 权限对象的类型。
    • privilege - 要授予的权限名称。
    • objectName - 权限适用的对象名称。

默认方法grantRole(String roleName, String userName)

  • 功能:授予用户特定角色。
  • 参数
    • roleName - 要授予给用户的角色名称。
    • userName - 已存在的用户名称。

默认方法listRoles()

  • 功能:列出所有自定义角色。
  • 返回:角色名称的列表。

默认方法listUsers()

  • 功能:列出所有现有用户的用户名。
  • 返回:用户名的列表。

默认方法revokePrivilege(String roleName, String objectType, String privilege, String objectName, String databaseName)

  • 功能:撤销已分配给角色的权限。
  • 参数
    • roleName - 要从中撤销权限的角色名称。
    • objectType - 权限对象的类型。
    • privilege - 要撤销的权限名称。
    • objectName - 要撤销权限的API名称。
    • databaseName - 可选的数据库名称。

默认方法revokeRole(String roleName, String userName)

  • 功能:撤销用户的角色。
  • 参数
    • roleName - 要撤销的角色名称。
    • userName - 现有用户的用户名。

默认方法updatePassword(String userName, String password, String newPassword)

  • 功能:更新指定用户的密码。
  • 参数
    • userName - 现有用户的用户名。
    • password - 用户当前的密码。
    • newPassword - 用户的新密码。

优势

  • 简化管理:通过统一的接口简化了用户和角色的管理。
  • 类型安全:接口方法使用明确的参数类型,减少了错误。
  • 易于集成:默认方法使得实现细节可以轻松集成到现有系统中。
  • 细粒度控制:支持细粒度的权限控制,增强了安全性。
  • 异常处理:方法中包含异常处理机制,确保了操作的稳定性。

IAMService接口模块是构建安全、可靠且易于管理的Milvus数据库访问控制系统的基础。

条件构造器

条件构造器模块是一个用于动态构建查询条件的抽象基类ConditionBuilder<T>。它提供了一套丰富的方法来生成各种查询条件,从而简化数据库查询的构建过程。

功能概述

  • 动态属性映射:自动将实体对象的属性映射为查询条件。
  • 支持多种条件:包括等于、不等于、大于、小于、范围、空值检查、IN条件、LIKE条件等。
  • 逻辑操作:支持AND、OR和NOT逻辑操作,以构建复杂的查询条件。
  • 类型安全:泛型T确保了条件构造过程中的类型安全。
  • 易于扩展:抽象类设计允许开发者根据需要扩展更多条件构造功能。

主要方法

getPropertiesMap(T t)

  • 功能:将实体对象的属性及其值映射为Map。

基本条件方法

  • eqnegtgeltle:分别用于添加等于、不等于、大于、大于等于、小于、小于等于条件。

范围和空值检查

  • between:添加范围条件。
  • isNullisNotNull:添加空值检查条件。

IN条件和LIKE条件

  • in:添加IN条件,用于匹配字段值是否在给定的列表中。
  • like:添加LIKE条件,用于执行模式匹配查询。

JSON和数组操作

  • jsonContainsjsonContainsAlljsonContainsAny:用于处理JSON字段的包含检查。
  • arrayContainsarrayContainsAllarrayContainsAny:用于处理数组字段的包含检查。
  • arrayLength:检查数组字段的长度。

逻辑操作

  • andornot:用于组合多个条件构造器对象,执行逻辑AND、OR和NOT操作。

辅助方法

  • convertValueconvertValues:用于将值转换为适合查询的格式。
  • wrapFieldName:用于包装字段名,可能需要根据具体的查询语言调整。

抽象方法

  • buildFilters:需要子类实现的具体过滤条件字符串构建逻辑。

使用示例

ConditionBuilder<MyEntity> builder = new ConditionBuilder<>();
builder.eq("name", "John").gt("age", 18).and(new ConditionBuilder<MyEntity>().like("email", "example.com"));
String filters = builder.buildFilters();

索引与度量类型详解

索引类型(IndexType)

  • INVALID:无效索引类型,仅用于内部标记。
  • FLAT:暴力搜索,适用于小规模数据集。
  • IVF_FLAT:倒排索引平面模式,适用于中等规模数据集。
  • IVF_SQ8:倒排索引量化模式,适用于大规模数据集,牺牲精度提升速度。
  • IVF_PQ:倒排索引产品量化模式,适用于大规模高维数据集,平衡速度和精度。
  • HNSW:分层导航小世界图,提供快速搜索,适用于大规模数据集。
  • DISKANN:基于磁盘的近似最近邻搜索,适用于存储在磁盘上的大规模数据集。
  • AUTOINDEX:自动选择最优索引类型。
  • SCANN:使用扫描和树结构加速搜索。
  • GPU_IVF_FLAT、GPU_IVF_PQ:GPU 加速索引,适用于 GPU 环境。
  • BIN_FLAT、BIN_IVF_FLAT:二进制向量专用索引。
  • TRIE:适用于字符串类型的字典树索引。
  • STL_SORT:适用于标量字段的排序索引。

度量类型(MetricType)

  • INVALID:无效度量类型,仅用于内部标记。
  • L2:欧几里得距离,适用于浮点向量。
  • IP:内积,用于计算余弦相似度。
  • COSINE:余弦相似度,适用于文本和图像搜索。
  • HAMMING:汉明距离,适用于二进制向量。
  • JACCARD:杰卡德相似系数,适用于集合相似度计算。

使用案例

以下是使用 MilvusPlus 进行向量搜索的示例:

@Data
@MilvusCollection(name = "face_collection") // 指定Milvus集合的名称
public class Face {
    @MilvusField(
            name = "person_id", // 字段名称
            dataType = DataType.Int64, // 数据类型为64位整数
            isPrimaryKey = true, // 标记为主键
    )
    private Long personId; // 人员的唯一标识符

    @MilvusField(
            name = "face_vector", // 字段名称
            dataType = DataType.FloatVector, // 数据类型为浮点型向量
            dimension = 128, // 向量维度,假设人脸特征向量的维度是128
    )
    @MilvusIndex(
            indexType = IndexParam.IndexType.IVF_FLAT, // 使用IVF_FLAT索引类型
            metricType = IndexParam.MetricType.L2, // 使用L2距离度量类型
            indexName = "face_index", // 索引名称
            extraParams = { // 指定额外的索引参数
                    @ExtraParam(key = "nlist", value = "100") // 例如,IVF的nlist参数
            }
    )
    private List<Float> faceVector; // 存储人脸特征的向量
}
@Component
public class FaceMilvusMapper extends MilvusMapper<Face> {
    
}

@Component
@Slf4j
public class ApplicationRunnerTest implements ApplicationRunner {
    private final FaceMilvusMapper mapper;

    public ApplicationRunnerTest(FaceMilvusMapper mapper) {
        this.mapper = mapper;
    }

    @Override
    public void run(ApplicationArguments args){
        Face face=new Face();
        List<Float> vector = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 128; i++) {
            vector.add((float) (Math.random() * 100)); // 这里仅作为示例使用随机数
        }
        face.setPersonId(1l);
        face.setFaceVector(vector);
        //新增
        List<Face> faces=new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i < 10 ;i++){
            Face face1=new Face();
            face1.setPersonId(Long.valueOf(i));
            List<Float> vector1 = new ArrayList<>();
            for (int j = 0; j < 128; j++) {
                vector1.add((float) (Math.random() * 100)); // 这里仅作为示例使用随机数
            }
            face1.setFaceVector(vector1);
            faces.add(face1);
        }
        MilvusResp<InsertResp> insert = mapper.insert(faces.toArray(faces.toArray(new Face[0]))); log.info("insert--{}", JSONObject.toJSONString(insert));
        //id查询
        MilvusResp<List<MilvusResult<Face>>> query = mapper.getById(9l);
        log.info("query--getById---{}", JSONObject.toJSONString(query));
        //向量查询
        MilvusResp<List<MilvusResult<Face>>> query1 = mapper.queryWrapper()
                .vector(Face::getFaceVector, vector)
                .ne(Face::getPersonId, 1L)
                .topK(3)
                .query();
        log.info("向量查询 query--queryWrapper---{}", JSONObject.toJSONString(query1));
        //标量查询
        MilvusResp<List<MilvusResult<Face>>> query2 = mapper.queryWrapper()
                .eq(Face::getPersonId, 2L)
                .limit(3)
                .query();
        log.info("标量查询   query--queryWrapper---{}", JSONObject.toJSONString(query2));
        //更新
        vector.clear();
        for (int i = 0; i < 128; i++) {
            vector.add((float) (Math.random() * 100)); // 这里仅作为示例使用随机数
        }
        MilvusResp<UpsertResp> update = mapper.updateById(face);log.info("update--{}", JSONObject.toJSONString(update));
        //id查询
        MilvusResp<List<MilvusResult<Face>>> query3 = mapper.getById(1L);log.info("query--getById---{}", JSONObject.toJSONString(query3));
        //删除
        MilvusResp<DeleteResp> remove = mapper.removeById(1L);log.info("remove--{}", JSONObject.toJSONString(remove));
        //查询
        MilvusResp<List<MilvusResult<Face>>> query4 = mapper.getById(1L);log.info("query--{}", JSONObject.toJSONString(query4));

    }
}

欢迎给项目点赞!!

https://gitee.com/dromara/MilvusPlus

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1688843.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【C++11】列表初始化,std::initializer_list和模版可变参数

一.列表初始化 一切对象都可以用大括号括起的列表来初始化。 //构造 Date d1(2024, 5, 24); Date d2{2024, 5, 24};//三个构造 new Date[3]{{2024, 5, 23}, {2024, 5, 24}, {2024, 5, 25}};//构造(隐式)拷贝构造 优化->一次构造 Date d3 {2024, 5, 24}; 二. std::initiali…

基于STM32实现智能空气质量监测系统

目录 文章主题环境准备智能空气质量监测系统基础代码示例&#xff1a;实现智能空气质量监测系统 配置传感器并读取数据数据处理与显示数据存储与传输应用场景&#xff1a;室内环境监测与空气质量控制问题解决方案与优化收尾与总结 1. 文章主题 文章主题 本教程将详细介绍如何…

AI视频智能分析技术:EasyCVR视频汇聚安防监控智能化方案

1、视频智能分析技术原理 视频智能分析技术是一项基于计算机图像视觉分析技术的创新解决方案。它利用先进的算法&#xff0c;将视频场景中的背景和目标进行有效分离&#xff0c;从而实现对目标的精准分析和追踪。 该技术可以对监控摄像头拍摄到的视频进行分析和识别&#xff0…

Java+Spring+ MySQL + MyCat云HIS有哪些优势?智慧医疗云(HIS)低成本与安全保障的完美结合

JavaSpring MySQL MyCat云HIS有哪些优势&#xff1f;智慧医疗云(HIS)低成本与安全保障的完美结合 云HIS的优点包括节省成本、便捷高效、稳妥安全等。通过云HIS&#xff0c;医疗机构无需在本地建立机房、购买服务器和应用软件&#xff0c;降低了硬件和人力成本。同时&#xff0…

OpenWrt改网桥模式(AP模式)

OpenWrt改网桥模式&#xff08;AP模式&#xff09; 点击“接口” 删掉所有 wan 接口 点击“设备”&#xff0c;配置“br-lan" 点击网桥接口&#xff0c;勾选所有接口 点击保存 添加新接口&#xff08;不添加的话路由器自身系统没网&#xff09; 返回 “网络” - “接…

AI大模型的口语练习APP

开发一个使用第三方大模型的口语练习APP涉及多个步骤&#xff0c;从需求分析到部署上线。以下是详细的开发流程和关键步骤&#xff0c;通过系统化的流程和合适的技术选型&#xff0c;可以有效地开发出一个功能丰富、用户体验良好的口语练习APP。北京木奇移动技术有限公司&#…

景源畅信电商:抖店需要的成本高吗?

在数字化时代的浪潮中&#xff0c;短视频平台迅速崛起&#xff0c;成为连接用户与商家的新桥梁。抖音作为其中的佼佼者&#xff0c;不仅改变了人们的娱乐方式&#xff0c;也催生了新型的电商模式——抖店。许多人好奇&#xff0c;入驻这样一个充满活力的平台&#xff0c;需要承…

C++ (week4):Linux基础

文章目录 零、Linux简介1.配置环境2.Linux历史3.Linux模型 一、vim二、Linux命令行 (shell命令)1.常用命令与快捷键(1)常用命令①man命令&#xff1a;查看帮助手册 (2)快捷键 2.用户子系统(1)Linux用户(2)用户命令 3.文件子系统命令(1)目录命令1.创建文件&#xff1a;mkdir2.删…

优于InstantID!中山大学提出ConsistentID:可以仅使用单个图像根据文本提示生成不同的个性化ID图像

给定一些输入ID的图像&#xff0c;ConsistentID可以仅使用单个图像根据文本提示生成不同的个性化ID图像。效果看起来也是非常不错。 相关链接 Code:https://github.com/JackAILab/ConsistentID Paper&#xff1a;https://ssugarwh.github.io/consistentid.github.io/arXiv.pd…

【openlayers系统学习】4.1渲染矢量瓦片、VectorTile 层

一、VectorTile 层 我们现在知道如何加载切片图像&#xff0c;并且已经看到了加载和渲染矢量数据的不同方法。但是&#xff0c;如果我们能够拥有快速传输到浏览器的切片&#xff0c;并且可以动态样式化&#xff0c;那该多好啊&#xff1f;这就是矢量切片的用途。OpenLayers 通…

ubuntu_概念

su(switch user) wget(Web Get) cd(change directory) dpkg(Debian Packager)为 “Debian” 专门开发的套件管理系统&#xff0c;方便软件的安装、更新及移除。 chmod(Change Mode)用于改变文件或目录的权限 ps(Process Status)进程状态 grep(Global Regular Expression Print)…

C++利用TinyXML读取XML文件

TinyXML是什么&#xff1f; TinyXML是一个轻量级的C XML解析器&#xff0c;它提供了一种简单的方法来解析和操作XML文档。TinyXML被设计为易于使用和集成到C项目中&#xff0c;并且非常适合处理小型XML文件。 以下是TinyXML的一些主要特点和优点&#xff1a; 轻量级: T…

李良济中医课堂走进老年大学,倪金山医生讲座守护老年人脊柱健康

5月21日&#xff0c;李良济中医课堂走进姑苏区老年大学&#xff0c;特别邀请倪金山医生&#xff0c;为老年朋友带来“脊柱健康”专题课。 中医课堂上&#xff0c;倪金山医生贴合老年人的身体健康&#xff0c;详细为老年朋友们分享脊柱对身体健康的重要性&#xff0c;如何预防脊…

[笔试训练](三十二)094:素数回文095:活动安排096:合唱团

目录 094:素数回文 095:活动安排 096:合唱团 094:素数回文 题目链接:素数回文_牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com) 题目&#xff1a; 题解&#xff1a; 模拟题&#xff1a; 1.构造回文数 2.检测是否为素数 #include <iostream> #include <string> #include <c…

商品发布功能

文章目录 1.SPU和SKU介绍1.SPU2.SKU3.两者之间的关系 2.完成商品发布界面1.组件引入1.commoditylaunch.vue 引入到 src/views/modules/commodity下2.multiUpload.vue 引入到 src/components/upload/multiUpload.vue 2.创建菜单1.创建目录2.创建菜单&#xff0c;注意菜单路由要匹…

《艺术大观》知网艺术刊:可加急, 出刊上网快

《艺术大观》 《艺术大观》征文通知 《艺术大观》期刊诚邀学者、艺术家和文化工作者积极投稿&#xff0c;共同探索艺术领域的前沿问题&#xff0c;促进学术交流和艺术创作的发展。我们欢迎各类艺术形式的研究与评论&#xff0c;包括但不限于绘画、雕塑、音乐、舞蹈、戏剧、电…

Linux c开发线程锁和条件变量使用

#include <pthread.h> #include <stdio.h> #include <unistd.h>pthread_mutex_t mutex PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER; pthread_cond_t cond PTHREAD_COND_INITIALIZER;void* thread_function(void* arg) {printf("线程等待唤醒,锁定互斥量...\n");…

【C语言】程序员自我修养之文件操作

【C语言】程序员自我修养之文件操作 &#x1f525;个人主页&#xff1a;大白的编程日记 &#x1f525;专栏&#xff1a;C语言学习之路 文章目录 【C语言】程序员自我修养之文件操作前言一.文件介绍1.1为什么使用文件1.2文件分类1.3二进制文件和文本文件 二.文件的打开和关闭2.…

个人博客网站搭建笔记1

文章目录 前言要求自己的理解资源过程视频教程SpringBoot开发一个小而美的个人博客p1课程介绍p2需求和功能 前言 自己之前其实就想搭建一个属于自己的网站&#xff0c;但是不知道怎么操作&#xff0c;没找到合适的教程&#xff0c;&#xff08;手把手的那种&#xff09;&#…