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Python：生态好、开发快、适合实验Java：性能好、企业级、适合生产没有绝对的答案，关键是根据项目需求和团队情况来选择。我现在主要用Java做AI应用，因为项目都是企业级的，而且团队对Java熟悉。但做模型实验的时候，还是会用Python和Jupyter Notebook。Python：生态好、开发快、适合实验Java：性能好、企业级、适合生产没有绝对的答案，关键是根据项目需求和团队情况来选择
摘要：使用Stream API优雅处理AI返回数据 本文介绍了如何利用Java 8的Stream API高效处理AI应用返回的数据。相比传统for循环，Stream API提供了更简洁的代码实现批量API调用、数据过滤转换、JSON解析和结果聚合等常见场景。文章展示了Stream API在处理AI返回数据时的优势，包括并行处理提升性能、链式操作提高可读性，以及如何应对复杂数据结构和流式响应。通过示
Java近年引入Records、Sealed Classes等新特性，旨在简化开发并增强类型安全。Records极大减少了数据类的样板代码，自动生成构造器、getter、equals等方法，适用于DTO、配置类等场景，但受限于不可变性和不能继承。Sealed Classes通过限制继承范围，使编译器能识别所有可能的子类，结合Pattern Matching可避免遗漏处理分支的情况。这些特性确实提升
摘要：本文介绍了如何使用Spring-AI快速接入OpenAI API。首先创建Spring Boot项目并添加Spring-AI依赖，然后配置OpenAI API Key和环境变量。通过简单的Controller即可实现AI聊天功能，还展示了带上下文的聊天实现和流式输出优化。文章强调错误处理的必要性，提供了从基础到进阶的完整实现方案，帮助开发者5分钟内完成OpenAI集成。
Java性能优化经验总结 本文分享了Java开发中常见的性能优化问题和解决方案，主要包括： 内存泄漏：ThreadLocal未清理和监听器未取消注册导致的内存泄漏问题及解决方案 GC调优：分析Full GC频繁的原因，推荐使用G1GC和合理设置缓存策略 集合使用：对比ArrayList和LinkedList的性能差异，强调HashMap初始化大小和字符串拼接优化 数据库查询：解决N+1查询问题，推
Spring Boot 3.x升级要点总结 Spring Boot 3.x升级带来Java 17+支持、性能优化和新特性，但也面临显著改动： 主要变化： Java 17最低要求 javax包全面改为jakarta 新增GraalVM原生镜像支持 配置属性变更 升级挑战： 依赖兼容性问题（如Druid、MyBatis需升级） Swagger需替换为springdoc-openapi 测试框架默认使用
程序员鄙视链确实存在，但我觉得没必要。技术没有高低之分，只有适合不适合。解决问题：能用技术解决实际问题持续学习：保持学习，跟上技术发展深入理解：不仅要会用，还要理解原理业务结合：技术和业务结合，创造价值好了，今天就聊到这里。这只是我个人的看法，不一定对。如果你有不同的观点，欢迎在评论区讨论。最后说一句，技术只是工具，人才是根本。不管做什么技术，保持学习，保持谦逊，才是最重要的。程序员鄙视链确实存在
Java虚拟线程（Virtual Threads）是Java 19引入的轻量级并发解决方案，旨在解决传统线程池在高并发IO密集型场景下的性能瓶颈。虚拟线程由JVM管理，创建成本低，支持数百万并发，在阻塞操作时会自动让出平台线程资源。测试显示，相比200线程的传统线程池，虚拟线程在处理10000个IO任务时性能提升4-5倍。特别适合HTTP服务、数据库查询等场景，可通过Spring Boot 3.2
Token计算不准：刚开始用简单的字符数估算，结果差了很多。后来用了专业的库才准。缓存策略不对：刚开始缓存时间太长，结果用户反馈回答不够实时。后来改成1天过期，加上手动刷新机制。没有监控：第一个月账单出来才发现超预算了。现在每天都看成本报表。模型选择不当：什么任务都用GPT-4，浪费钱。现在会根据任务复杂度选模型。Token限制和成本控制是AI应用开发必须面对的挑战。但通过合理的优化策略，完全可以
本地部署大模型方案摘要：本文介绍了无需GPU在本地运行大语言模型的几种方法，包括Ollama（最简单）、llama.cpp（性能最佳）、LM Studio（Windows友好）和Docker部署方案。对比了各方案在7B模型下的性能表现，其中Ollama易用性最佳但速度较慢，llama.cpp性能最优但配置稍复杂，LM Studio适合Windows用户。文章还提供了Java调用示例和Docker部
