登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
│││└── GradArchiveApplication.java# 应用入口。││├── main/java/com/gradarchive/# Java源代码。│││├── controller/# 控制器。││├── archives/# 档案查询页面。│││├── mapper/# 数据访问层。│││├── service/# 业务逻辑层。
想象一下，如果你要在传统的生鲜应用上实现“把上周买过的蔬菜再买一遍”或者“添加做鸡汤所需的所有食材”，开发者需要构建极其复杂的标签、筛选和购物车关联系统。用户（或代表用户的 AI）依然是在访问网站本身，这让平台能够在拥抱 AI 的同时，保留对自身生态的控制权。大多数网站是设计给人类看的，充满了视觉噪音。想象一下未来的“无头（Headless）”AI 代理模式：一个指令下达后，AI 可以在后台自动打
本文完整复盘我做的“多模态疾病初筛与护理建议系统”后端实现。技术栈采用 SpringBoot + MyBatis + MySQL + 通义千问多模态接口，详细讲解注册登录鉴权、图片上传、AI结构化解析、问诊记录落库、TXT/PDF报告导出、管理员看板统计等关键逻辑。文中提供可直接复用的 Mermaid 用例图/泳道图/时序图/ER图，以及 S01~S20 的页面截图一一对应清单，适合毕业设计、课程
ArrayList底层采用动态数组实现，默认初始容量为10。扩容机制核心流程：当添加元素时检测容量不足，会按1.5倍（原容量+原容量/2）进行扩容，首次扩容会直接设为10。扩容过程通过Arrays.copyOf()复制元素到新数组，时间复杂度O(n)。关键点包括：使用modCount实现fail-fast机制，空数组首次扩容直接到10，批量添加时若1.5倍仍不足则直接采用所需容量。建议预估容量以避
Cookie是服务器保存在浏览器的小段文本信息（通常≤4KB），用于识别用户和保存状态。服务器通过HTTP响应的Set-Cookie字段设置Cookie，可附加Expires（过期时间）、Domain（作用域名）、Path（作用路径）等属性。浏览器后续请求会自动通过Cookie字段发送匹配的Cookie。关键特性包括：同源策略下共享Cookie（协议可不同）；Session Cookie在关闭浏览
AI 是提升效率的 “加速器”，但前提是你有 “驾驶技术”（掌握 SpringBoot 核心），否则只会 “翻车”；学习 SpringBoot 不是为了 “写代码”，而是为了掌握 Java 后端的工程化思想和问题解决能力，这是 AI 无法替代的核心竞争力；建议的学习方式：用 AI 辅助解决重复劳动，把精力聚焦在 SpringBoot 的原理、架构和实战场景上。简单来说：AI 能帮你 “写代码”，但
PHP值对象比较的难点与解决方案 摘要：PHP中值对象比较存在固有困难，主要由于PHP的对象引用机制与值对象理念冲突。默认的==和===操作符无法满足值对象基于属性值的逻辑相等需求。本文提出三种解决方案：(1)显式实现equals()方法确保属性比较；(2)使用Trait复用比较逻辑；(3)采用属性白名单机制。高级场景中还需处理嵌套对象和集合比较问题。这些方案能有效解决PHP值对象比较的痛点，确保
本文介绍了基于SpringBoot+Vue的AI健康管理系统开发方案。系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot框架简化配置，前端采用Vue.js实现组件化开发，数据库选用MySQL。文章详细说明了系统设计原则、技术选型理由，并提供了功能演示、代码示例和测试方案。此外还包含毕业设计选题推荐和源码获取方式。系统具备完善的用户认证机制和安全防护功能，适用于大学生项目实战开发参考。
学习 Rust 的过程是痛苦的。你会觉得在这个语言里，你什么都做不了：不能随意改变量，不能有全局指针，不能在这个函数里用那个函数的引用。你会哪怕为了写一个链表，都要和编译器搏斗三天。但一旦你的代码编译通过了，奇迹就发生了：它通常能直接运行。它没有内存泄漏。它没有数据竞争。它在极端边界条件下依然稳定。C 语言给了你一把锋利的手术刀，你可以切除肿瘤，也经常割破手指。Rust 给了你一套全自动达芬奇手术
Skills是Anthropic推出的模块化能力扩展系统，通过打包领域特定指令、元数据和资源，使AI代理能自动调用专业能力。其核心特点包括可重用性、专业化、组合能力和渐进式加载。采用三层架构：发现（加载名称/描述）、激活（加载完整指令）、执行（调用脚本/资源）。标准结构包含SKILL.md（必选，含元数据和说明）、scripts（可执行代码）、references（参考文档）和assets（静态资
HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。2、同时增加文字触发提醒，设置提醒语，有相同字段的数据，会触发弹框提醒，例如设置状态提醒：特急/加急/一般 增加自定义提醒语（如：库存不足，请补货）8、AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译:新增AI接口，编辑器接入AI，可以实现AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译，可以帮你实现自动化，ai帮你完成文档。对于本系统，我们提供全方
Hbuilderx;Flask 是一个轻量级的 Web 框架，使用 Python 语言编写，较其他同类型框架更为灵活、轻便且容易上手，小型团队在短时间内就可以完成功能丰富的中小型网站或 Web 服务的实现。8、AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译:新增AI接口，编辑器接入AI，可以实现AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译，可以帮你实现自动化，ai帮你完成文档。对于本系统，我们提供全方位的支持，
Ai编程这个词大家一定都不陌生，从早期的代码补全到现如今的Agent-Coding,人工智能正在以惊人的速度重塑我们的编程方式。然而，在这股技术革新的浪潮中，开发者们逐渐意识到一个问题：当AI能够生成越来越多的代码时，我们如何确保这些代码不仅能够运行，而且能够被人类理解、维护和传递？这就是Vibe-Coding与Rules约束的对话开始的地方。本文将带你深入探索如何在AI编程时代，构建一个既尊重开
本文详细介绍了PHP中的空对象模式(Null Object Pattern)及其应用。该模式通过提供无行为的默认对象替代null引用，消除代码中的null检查，解决代码臃肿、可读性差等问题。文章首先阐述了未实现该模式的典型痛点，然后展示了经典实现方法，包括定义接口与抽象类、智能空对象等。接着分析了开发者容易忽略该模式的原因，并提供了多种高级实现技巧，如利用PHP 8.0特性、Trait复用、魔术方
这套架构的设计过程本身也很有意思——我最开始只有一个模糊的想法"要不要搞多个 agent"，然后在和 Gemini 反复讨论之后才确定了"三权分立"的框架。Lag-1 特征：如果你忘了按股票代码分组再 shift，你的"昨天的收益率"实际上可能是另一只股票的今天收益率——数据能跑，结果是垃圾。：三权分立的核心价值——架构师只规划、SDET 先写测试、Dev 只写代码，职责隔离让每个 Agent 都
本文讲解FileVibe的AI图片解读功能实现。围绕三个核心问题：加密图片如何传给AI（后端解密+Data URL）、图文如何一起发送（多模态API的content数组）、AI生成等待如何优化（流式响应+ReadableStream）。逐行拆解analyzeImage、handleStreamingResponse、parseMarkdown核心代码，重点分析XSS防护的双层设计（textCont
本文讲解FileVibe用CustomEvent实现跨模块通信的设计。针对list.js、preview.js、chat.js需要协同又要独立的需求，设计了open-file、file-selected、request-analyze-image三个事件。list.js只管广播，各模块自行监听，main.js集中中转。这种解耦方式让新功能只需监听事件，改模块互不影响。核心思想：模块只说自己做了什么
本文介绍了从零搭建基于Spring Boot 3、Spring AI与Ollama的本地AI对话服务的完整流程。主要内容包括： 环境准备：安装JDK 21、Maven和Ollama，并配置本地大模型 项目创建：使用Spring Initializr或IDEA创建Spring Boot 3.5项目 依赖配置：添加Spring AI Ollama、Knife4j等关键依赖 接口开发：配置应用端口和AI
DifyAgent 构建能力AI workflow 编排RAG（检索增强生成）可视化画布构建 AI 工作流支持数百种专有和开源LLM低代码/零代码 AI 应用开发体验官方网站。
pytorch
本文研究开发基于SpringBoot框架的智能影院票务管理平台，整合协同过滤推荐算法与AI技术，解决传统票务系统管理效率低、推荐精准度不足等问题。通过需求分析、系统设计、算法优化和功能实现，构建包含票务管理、个性化推荐、智能排片等模块的一体化平台。创新点在于提出混合推荐模型提升推荐精度，实现票务与运营一体化管理，优化用户交互体验。研究难点包括算法优化、数据协同和智能排片实现。该平台有助于影院数字化
摘要：本文深入解析Netty异步编程模型，对比同步/异步编程优劣，剖析JDK Future的局限性及Netty的改进方案。重点讲解ChannelFuture和Promise的实现原理，包括状态管理、监听器机制和链式调用。通过源码分析DefaultPromise的核心逻辑，演示异步编程实践案例，并指出sync与await的区别及死锁规避方法。最后给出可靠异步客户端的完整实现方案，涵盖连接重试、心跳检
摘要： 部署边缘计算节点时，传统Spring Boot应用因冷启动慢（8.2秒）和高内存占用（1.2G启动，3.8G峰值）无法满足需求。通过改用GraalVM原生镜像，优化后冷启动仅0.28秒，内存占用降至320M（峰值1.1G）。关键步骤包括： 版本匹配：GraalVM 21.0.2 + Spring Boot 3.2.5； 自动配置：利用GraalVM Agent生成反射、资源、代理的配置文件
摘要： 本文介绍了一种将AI大模型（GPT-4/文心一言）集成到Spring Boot项目中的方案，用于自动化生成Swagger接口文档和Mock数据，解决传统开发中的痛点。通过反射扫描Controller动态生成注解，确保文档与代码同步；利用AI生成真实Mock数据，提升测试效率。方案采用SpringDoc替代Swagger，支持私有化部署保障数据安全，并集成缓存优化性能。详细分享了环境配置、核
摘要：API网关防刷方案实战 针对API网关遭遇恶意刷接口问题，本文提出了一套多层防护方案。原固定窗口限流存在临界点突刺和全局限流缺陷，导致系统崩溃。改进方案结合： Redis滑动窗口解决全局限流突刺问题 Sentinel热点参数限流实现特定参数(如员工ID)精准防护 附加IP黑名单和User-Agent校验多层拦截 方案采用Spring Cloud Gateway+Redis+Sentinel技
我和 Gemini 讨论了整个 rolling beta 的正确实现方式之后，当 Claude Code 给我看它的 Plan 时，我才能看出"手写循环"这个问题。如果一个问题完全超出你的知识范围，你也看不出 AI 的错误——所以学习本身无可替代。如果直接打开 Claude Code，让它"帮我写这个数据处理程序"——结果往往是：生成了代码，跑起来了，但你完全不知道它做的对不对。如果我跳过了这一步
RPM/TPM驱动的大模型网关负载均衡实践，借鉴内存分配分桶思想，实现面向异构请求的动态资源调度与稳定优化。
本文介绍了Go语言的背景优势及开发环境搭建。作为Google开发的云原生语言，Go兼具高性能与开发效率，其极简语法、原生并发模型（goroutine和channel）及高效编译特性使其成为Docker、Kubernetes等核心技术的开发语言。环境搭建部分详细说明了各平台安装方法及IDE配置建议。通过"Hello World"示例，解析了Go程序的基本结构：package声明、
摘要： 本文介绍了如何在OpenHarmony应用开发中使用result_dart库实现函数式错误处理。通过引入Result类型，将传统的异常处理转为显式返回值，强制开发者处理所有可能的错误情况。文章详细解析了Result模式的核心原理、铁路导向编程思想，并展示了在Dart/Flutter项目中的实际应用，包括网络层封装、业务逻辑处理和UI层集成。特别针对OpenHarmony平台提供了Dio网络
，若 OpenClaw 能返回带有 DuckDuckGo 来源的搜索结果，且格式清晰、内容可正常解析，说明配置成功。重启 OpenClaw 后，尝试提问：“帮我搜索最新的 AI 技术趋势”，若 OpenClaw 能够返回带有明确来源、结构化的搜索结果（如包含标题、链接、摘要），且无报错提示，说明配置成功。Tavily 是专为 AI Agent 设计的搜索工具，搜索结果质量高、结构化强，且提供免费额
本文深入解析了Netty中ChannelPipeline和ChannelHandler的核心机制。Pipeline采用双向链表结构实现责任链模式，包含固定的Head和Tail节点，分别处理I/O操作和资源释放。Handler分为入站(Inbound)和出站(Outbound)两种类型，通过ChannelHandlerContext与Pipeline交互。文章详细阐述了事件传播流程、动态修改Pipe
本周主要学习了两篇前沿论文，分别涉及增强现实技术在技能传授中的应用以及机器人零样本目标导航问题。第一篇论文介绍了InstruMentAR系统，它允许非专业用户通过穿戴式设备记录手指压力与手势，自动化生成数字仪器的AR操作教程，并能对新手用户提供实时的视觉-触觉反馈与错误纠正，从而大幅降低AR教程的制作门槛。
本文是SpringAIAlibaba系列第四篇，深入解析DeepResearch技术及其在GraphWorkflow中的实现。文章首先介绍了DeepResearch的概念演进，从RAG到DeepSearch再到具备复杂推理能力的DeepResearch，分析了其解决企业级AI痛点的优势。重点剖析了DeepResearch四大核心模块（规划、问题演化、网页探索、报告生成）的技术架构，并通过代码示例展
本文介绍了如何利用graphql_codegen工具在OpenHarmony环境下实现GraphQL的类型安全开发。主要内容包括：1) 工具原理解析，通过Schema和Query自动生成Dart代码；2) 配置指南，重点强调版本选择和配置文件编写；3) 实际操作流程，从定义GraphQL文件到代码生成；4) 在鸿蒙工程中的使用示例；5) 常见问题解决方案。该工具通过编译期验证和强类型代码生成，显著
Flutter Rust Bridge在OpenHarmony中的应用：实现高性能计算方案 本文介绍了在OpenHarmony系统中使用Flutter Rust Bridge(FRB)技术实现高性能计算的方法。Rust语言凭借内存安全和极致性能成为移动端计算的理想选择，FRB则能自动生成FFI胶水代码，支持异步、流式传输等复杂操作。文章详细讲解了环境配置、核心功能实现（包括异步调用、字节流处理和双
*** 自定义限流规则处理器（工业场景）*/@Component@Override// 获取工位号和批次号// 自定义返回结果> result = ResultUtil.fail("工位" + workstationNo + "+批次" + batchNo + "：请求频率超限");核心整合：Spring Boot 3.x整合Sentinel需适配1.8.6+版本，通过注解实现限流/降级/熔断，兜
本文深入解析SpringAIAlibaba的GraphWorkflow图工作流机制。GraphWorkflow是基于有向图(DAG)的流程编排框架，通过代码定义节点(Node)、边(Edge)和状态(State)来实现复杂AI任务的多步骤编排。与可视化拖拽平台不同，它提供完全的编程控制能力，同时支持导出可视化图表。核心特性包括：状态管理(KeyStrategy机制)、条件路由、并行执行等。文章通过
Cherry Studio 是一款功能强大的桌面客户端，核心优势在于支持多类大语言模型（LLM）提供商接入，为开发者提供统一的API接口，无需单独适配不同AI服务的接口规范，大幅降低集成成本。Cherry Studio 作为桌面客户端，核心价值是“统一AI服务入口”——开发者通过其提供的标准化API，可快速访问DeepSeek、OpenAI、Anthropic等多家厂商的大语言模型，无需关注不同厂
告别 “测试靠手敲，覆盖看运气” 的时代！这套 AI 自动化方案，让你的代码质量坚如磐石
这款由Vercel官方发布的技能，之所以能快速走红，核心在于它完美解决了技能获取与管理的全流程痛点，无需切换平台、无需复杂操作，仅需在单个Agent中运行，就能完成技能搜索、安装、检查、更新的闭环。需要注意的是，它并非万能工具，需理性看待其局限性，合理搭配其他技能使用；find-skills已正式收录到《Skills蓝皮书-实用Skills篇》，若需了解更多技能相关知识（概念、局限、制作方法等），
告别 “update”、“fix bug” 的提交噩梦！这套自动化方案，让你的仓库日志像技术文档一样专业
它能把代码转译成框架无关的中间表示，让你可以用 PyTorch 写代码，然后在 TensorFlow 的后端上运行，或者反之。这通常是因为“数据漂移”（Data Drift），带清都亡了，你的模型还在搞反清复明那一套。做 AI 开发的时候，好不容易找到一篇绝佳论文，代码是 PyTorch 写的，而基础设施全套是 TensorFlow。两周前训练出一个准确率 95% 的模型，今天想复现，却死活想不起
后端
——后端
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
DAMO开发者矩阵
人工智能6S服务平台
