在mybatis的xml配置文件中添加了一对多查询的场景，调用接口后控制台报错：No serializer found for class org.apache.ibatis.executor.loader.javassist.JavassistProxyFactory$EnhancedResultObjectProxyImpl and no properties discovered to create BeanSerializer 但是接口可以正常返回数据
由于第三方组件经常会报可能存在某些漏洞，所以需要对pom文件中引入的组件进行jar包升级，最近将logback-core和logback-classic从1.2.12升级到1.3.15时报错NoClassDefFoundError: org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder
今天想将一台电脑中已安装的python文件夹整个拷贝出来放到另一台电脑中使用，就可以不用到官网去下载直接使用了。使用pip拉包的时候报错：Fatal error in launcher: Unable to create process using ‘“c:\users\liuqi\appdata\local\programs\python\python39\python.exe’ “c:\users\luoq\appdata\local\programs\python\python39\pip.exe”
现在有两台windows电脑 其中A电脑拥有测试环境的访问权限，B电脑有测试环境和生产环境的访问权限，由于经常需要用到生产的访问权限所以希望在B电脑搭建一个代理服务，在A电脑中设置代理电脑为B的ip，所有流量都由B进行转发访问。
MCP（Model Context Protocol）全称模型上下文协议，是由 Anthropic 推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。
在 MCP 出现之前，如果大模型需要访问外部数据的时候了，通常使用 Function Calling 的方式。Function Calling 是通过给模型预设函数描述（包括函数名、参数说明、返回值格式等），让模型在合适的时候返回一个符合结构的 JSON 格式，外部系统再解析这个 JSON，调用实际的后端函数。
但 Function Calling 的方式没有一个统一的开发规范，你开发的函数我不能用，我开发的函数你不能用，而且开发起来很麻烦，为了解决这个问题，MCP 出现了。
MCP就是AI大模型的标准化工具箱，大模型可以通过MCP调用外界的AI工具，而AI工具在开发的时候也需要遵循MCP协议。MCP 允许应用程序以标准化方式为 LLM 提供上下文，将提供上下文的问题与实际的 LLM 交互分开
我们本地的数据，例如数据库、github上的代码，需要粘贴给AI工具的对话框中，他们获取到这样的数据。有了MCP之后，可以开发一个 MCP Server 来完成某个特定的功能，例如读取数据库，操作github以及获取当前时间等。
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准备使用java17+springboot 3.2.0搭建一个简易项目时，启动报错：Exception in thread “main” java.lang.IllegalArgumentException: LoggerFactory is not a Logback LoggerContext but Logback is on the classpath. Either remove Logback or the competing implementation (class org.slf4j.helpers.NOPLoggerFactory loaded from file:/Users/luoqing/Documents/apache-maven-3.8.1/file/org/slf4j/slf4j-api/1.7.36/slf4j-api-1.7.36.jar). If you are using WebLogic you will need to add ‘org.slf4j’ to prefer-application-packages in WEB-INF/weblogic.xml: org.slf4j.helpers.NOPLoggerFactory
在地图项目中经常需要接收前端传过来的GeoJson串匹配后端的数据再返回前端，在转换时我们可以借用专业的工具类进行转换，例如 GeoTools 、Jts 等
Typora是一款Markdown 编辑器软体，它非常简洁，但也非常高效 强大。它删除了预览窗口、模式切换程序、标记源代码的语法符号以及所有其他不必要的干扰。将它们替换为真正的实时预览功能，以帮助您专注于内容本身。