Java Swagger实现前端不同版本api显示，后端自定义多包扫描

接口返回结果不明确不能直接在线测试接口，通常需要使用工具，比如：Postman接口文档太多，不好管理使用 Swagger 解决问题Swagger 也就是为了解决这个问题，当然也不能说 Swagger 就一定是完美的，当然也有缺点，最...

一次偶然需求，有个别字段是给后端自己用的，不想在前端显示，网上有许多说设置一下 @ApiModelProperty( hidden = true) 就行，但是试了并没用，现有来看必须得自己重写部分源码实现注解 第一步： 创建swagger2要...

swagger想必大家都用过吧，非常方便，功能也十分强大。如果要说swagger有什么缺点，想必就是注解写起来比较麻烦。如果我说有一款不用写注解，就可以生成文档的工具，你心动了吗？他就是我们今天的主角——JApiDocs。...

Spring Boot 框架是目前非常流行的...本文将使用 Swagger 2 规范的 Springfox 实现来了展示如何在 Spring Boot 项目中使用 Swagger，主要包含了如何使用 Swagger 自动生成文档、使用 Swagger 文档以及 Swagger 相关

转载自芋道 Spring Boot API 接口文档 Swagger 入门 摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Spring-Boot/Swagger/ 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！ 本文在提供完整代码示例，可见 ...

文章目录Swagger2简介使用Swagger解决的问题Spring Boot集成Swagger2添加依赖添加Swagger2Config配置类编写接口用户DTO用户controller访问接口文档Swagger2常用注解说明Controller相关注解@Api接口相关注解@...

认真是一种态度,坚持是一种品格,优秀是一种习惯！     随着技术的不断革新，...因此我们引入了swagger一个为接口文档而生的开源项目，它以注解的方式，让后端在开发过程中就可以通过简单便捷的.

使用swagger生成API说明文档 本文由个人总结，如需转载使用请标明原著及原文地址 明明没有导出还是好多人留言 →_→ 好烦啊 所以我浪费了半天时间挖了个swagger导出的坑 ↓↓↓ 自己去看吧 ... ...

Swagger2简介swagger官网 对 swagger 的描述如下：Swagger takes the manual work out of API documentation, with a range of solutions for generating, visualizing, and maintaining API docs.Simplify API ...

博主将这个功能做了个组件，不想在项目中修改源码的请移步另一篇博客假如接收参数的实体类中关联了其他对象，那么swagger2的页面中参数应该会多出来这些，dept.id，dept.deptName，或者集合属性，roles[0].id，roles...

点击上方“芋道源码”，选择“设为星标”做积极的人，而不是积极废人！源码精品专栏原创 | Java 2020 超神之路，很肝~中文详细注释的开源项目RPC 框架 Dubbo 源码解析网络...

springboot整合Swagger2，swagger使用最佳实践和使用规范 1. 前言 本文讨论swagger的使用，以及一些最佳实践。认真看完，你会有收获的 本文的swagger版本是：2.9.2（不同版本UI界面可能不同） swagger2和1，因为2的...

这些细节你不能放过出现如下的问题（非常普遍）访问链接弹出提示框（如下）页面中的测试方法无反应为什么一个方法有在页面中有很多测试方法出现Swagger关键注解的使用情况@Api使用地点参数@ApiOperation使用地点参数...

日常我们工作的时候前后端配合的时候，后端通常需要提供一份方便前端使用的API文档。而一篇文档的准确、可理解性的好坏是保证合作能否稳步进行的关键。而Swagger就是一种可以根据我们在代码中的注释来自动生成在线...

1.Swagger定义 Swagger 是一个规范和完整的框架，用于生成、描述、调用和可视化 RESTful 风格的 Web 服务。总体目标是使客户端和文件系统...在项目开发过程中，发生过多次：修改代码但是没有更新文档，前端还是按照...

在默认情况下，Swagger-Core只会扫描解析具有@Api注解的类，而会自动忽略其他类别资源(JAX-RS endpoints，Servlets等等)的注解。主要属性如下：属性描述valueurl的路径值tags如果设置这个值、value的值会被覆盖...

今天技术总监说：小明，我们本次3.0改造，使用swagger2.0作为前后端分离的接口规范，它可以一键生成前后端的API,一劳永逸……小明：？？？Spring Boot 框架是目前非常流行的微服务框架，我们很多情况下使用它来提供 ...

最近做的项目使用mvc+webapi（非.Net Core），采取前后端分离的方式，后台提供API接口给前端开发人员。这个过程中遇到一个问题后台开发人员怎么提供接口说明文档给前端开发人员,最初打算使用word文档方式进行交流，...

今天技术总监说：小明，我们本次3.0改造，使用swagger2.0作为前后端分离的接口规范，它可以一键生成前后端的API,一劳永逸……小明：？？？ Spring Boot 框架是目前非常流行的微服务框架，我们很多情况下使用它来...

后端团队往往不喜欢 API 接口设计先行，提前和前端沟通好接口。而在开发阶段的中后期，在后端提供 API 接口后，而这些接口和前端的预期有一些偏差，很容易就产生抱怨，特别是项目周期比较紧张的情况下。 .

在之前开发时，每次前端开发人员总是说：“后端的数据怎么老是增加呀，而且我要的数据没了” 我说：“1.产品那边改业务，接口改好后我通知到你了。2.要不下次做一个及时文档” Swagger swagger是什么？ 为什么使用...

在前端还没写好时，我们想进行后台测试数据时，比如传入值到后台或者显示后台的结果到页面，这时我们可以使用 Postman或者Swagger2来进行测试。 swagger是什么 1、是一款让你更好的书写API文档的规范且完整框架。 ...

Swagger是一个自动生成文档的工具，可以在线查阅文档，减少了开发人员的负担，下面我们就来看看如何在SpringBoot中使用Swagger。 （想自学习编程的小伙伴请搜索圈T社区，更多行业相关资讯更有行业相关免费...

利用遗传算法解决矩形排样问题，具有可视化的界面，输入数据为含有矩形的长和宽的文本文件，输出的结果以可视化的形式显示出来

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

这门课程基于主流的java8平台，由浅入深的详细讲解了java SE的开发技术，可以使java方向的入门学员，快速

0.网络工程师考试知识点[必考知识点]--必看 1.网络工程师考试常用计算公式汇总--必看 2.软考网络工程师必过教程---必看 3.软考网络工程师历年知识点总结(结合历年来真题内容总结) 4.软考网络工程师协议和名称---必看 5.网络工程师复习(背熟必过秘籍)---必看 6.网工上午经典考题汇总---必记 ………………共12份笔记，内容覆盖所有考点

首先学习Python的基础知识，然后使用Python来控制Excel，做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python？ 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格？ 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

课程针对没有任何程序设计基础的初学者，全面介绍C语言及利用C语言进行程序设计的方法。课程注重知识的传授，更关注学习者能够通过实践的方式，真正学会利用C语言解决问题，奠定