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execution、@annotation、@Order、@Target、@Retention
C++ 的史诗级进化：从C++98 - C++20 详解，含示例
RBAC（Role-Based Access Control，基于角色的访问控制）** 是一种通过角色关联用户和权限的权限管理模型。其核心思想是将权限分配给角色，再将角色授予用户，从而解耦用户与权限的直接关系。- 灵活性，权限变更只需调整角色，无需逐个修改用户。- 可维护性，通过角色层级和约束规则实现复杂权限场景。- 最小权限原则，用户仅拥有完成工作所需的最小权限集。
Spring Boot 是 Spring 全家桶项目中的一个子项目，也是 Spring 组件应用一站式解决方案，它基于 Spring 框架，主要作用是通过 “约定优于配置” 的核心思想，显著降低了 Spring 应用的门槛，让开发者能够快速构建生产级的独立应用。所以现在 Spring Boot 也成了后端标准的开发框架。和 Spring 框架一样，Spring Boot 框架也是由许多核心模块组成
文件秒传是指在文件上传场景中，当服务器已存在相同文件时，用户无需重复上传，系统通过校验文件唯一标识直接返回成功。关键技术点在于通过文件哈希值校验实现快速匹配。
Ioc—Inversion of Control，即“控制反转”，不是什么技术，而是一种设计思想。在Java开发中，Ioc意味着将你设计好的对象交给容器控制，而不是传统的在你的对象内部直接控制。如何理解好Ioc呢？DI(Dependency Injection) — IOC 的另一种表述方式：即组件以一些预先定义好的方式(例如: setter 方法)接受来自如容器的资源注入. 相对于 IOC 而言
在Java项目构建过程中，MANIFEST.MF文件中的Main-Class属性配置是一个关键但容易出错的环节。传统方式需要在pom.xml中显式声明主类路径，这不仅增加了维护成本，在大型多模块项目中更可能因配置遗漏导致运行时异常。Spring Boot通过@SpringBootApplication注解实现自动识别主类的机制广受好评，但在非Spring Boot项目中这种能力却难以直接复用。本文
现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术，让传统数据信息的管理升级为软件存储，归纳，集中处理数据信息的管理方式。本快餐店点餐服务系统就是在这样的大环境下诞生，其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息，使用这种软件工具可以帮助管理人员提高事务处理效率，达到事半功倍的效果。
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计算机技术的应用非常广泛，几乎涉及到每个行业，人们现在的生活也无法离开互联网。传统的房屋租售管理模式主要依靠管理人员纯手工记录的相关信息，比较繁琐，不方便查找，也非常容易出现错误。为了简化房屋租售的工作流程，提高房屋租售的管理效率，实现房屋租售行业的现代化建设，本文设计和实现了一款房屋租售信息管理系统。首先，根据收集到的用户需求分析，对设计系统有一个初步的认识与了解，确定房屋租售信息管理系统的总体
JavaScript 的成熟分类可以从应用场景和技术栈两个角度来进行划分，下面是对 JavaScript 的成熟分类的详细说明。跨平台桌面应用开发：JavaScript 还可以用于构建桌面应用程序，通过 Electron 框架，开发者可以使用 JavaScript、HTML 和 CSS 来编写跨平台的桌面应用（如 VS Code、Slack）。游戏引擎和框架：常用的游戏开发框架包括 Phaser.
相信很多小伙伴们在学习渗透测试的时候，不知道如何开始，那么这下面15个靶场对你的学习将会有很大的帮助！
本文简单介绍java的注解原理与示例。
你是否在编写Java程序时遇到过这样的错误信息：“找不到或无法加载主类”？作为编程新手，面对这样的问题可能会感到困惑和无助。但别担心，今天我将分享一些解决这一问题的经验方法，帮助你轻松克服这一难题。
DeepSeek已经从根本上改变了我的Java开发工作方式。它不仅仅是提高效率的工具，更是提升代码质量、加速问题解决和促进持续学习的智能伙伴。随着AI技术的不断发展，我期待DeepSeek能够在架构设计、系统优化等更高层次上提供支持，帮助我成为更出色的Java开发者。在这个技术快速演进的时代，拥抱像DeepSeek这样的智能工具，已经不再是选择，而是保持竞争力的必要条件。它让我能够将更多精力投入到
多智能体系统一旦复杂，就不仅是“跑起来”的问题，而是“怎么知道它在跑什么、哪里出错了、要不要回退”的问题。这时候你需要从执行链路中抽象出可观测系统。不是日志拼接，而是结构化 Trace × 行为回放 × 图谱可视化 × 状态比对机制。本篇将基于前文 FlowGraph / DSL 框架，进一步构建一套具备行为追踪、日志埋点、错误回溯与图谱可视化的智能体系统治理能力，参考 LangGraph、Aut
参考 [handy-ollama/docs/C2/2. Ollama 在 Windows 下的安装与配置.md at main · datawhalechina/handy-ollama](下载太慢的解决方法，如果发现一开始下载块，之后越来越慢，可以CTRL + C 取消下载，然后重新执行下载指令。直接下载，发现默认是下载C盘，并且不能选择安装目录，这对我C盘的压力太大了。. Ollama 在 W
简单说明一下VSCode的Java环境搭建，Maven环境搭建，以及SpringBoot的项目建立。
在Java早期版本中，synchronized属于重量级锁，效率低下，因为监视器锁（monitor）是依赖于底层的操作系统的Mutex Lock来实现的，挂起线程和恢复线程都需要转入内核态去完成，阻塞或唤醒一个Java线程需要操作系统切换CPU状态来完成(用户态和内核态之间的切换)，这种状态切换需要耗费处理器时间，如果同步代码块中内容过于简单，这种切换的时间可能比用户代码执行的时间还长”，时间成本
BFS(广度搜索|宽度搜索)无向图遍历(JAVA手把手深入解析)前言BFS广度搜索无向图BFS全局变量定义1、节点2、节点数3、根据图创建数组4、状态记录数组四个全局变量BFS代码1、队列解析2、广搜核心代码3、遍历节点4、最终输出完整代码对照总结
系统功能包括智能问答模块，用户可通过与智能机器人进行交互解答问题；模拟考试模块，用户可进行模拟考试以检验学习成果；资源分享模块，用户可浏览和下载各类学习资源；交流论坛模块，用户可参与讨论和分享学习心得。管理员则可通过后台管理平台进行试卷平均分统计、考试成绩统计、系统用户管理、资源分类管理、资源信息管理、高校信息管理、轮播图管理、通知公告管理、考研资讯管理、考试管理和交流管理等功能，全面监控和管理系
转载自阮小贰你好，我是阮小贰，
Java泛型这个特性是从JDK 1.5才开始加入的，因此为了兼容之前的版本，Java泛型的实现采取了“伪泛型”的策略，即Java在语法上支持泛型，但是在编译阶段会进行所谓的“类型擦除”（Type Erasure），将所有的泛型表示（尖括号中的内容）都替换为具体的类型（其对应的原生态类型），就像完全没有泛型一样。为什么会引入泛型泛型的本质是为了参数化类型（在不创建新的类型的情况下，通过泛型指定的不同
目录第一章-Java基础篇1、你是怎样理解OOP面向对象难度系数：⭐2、重载与重写区别难度系数：⭐3、接口与抽象类的区别难度系数：⭐4、深拷贝与浅拷贝的理解难度系数：⭐5、sleep和wait区别难度系数：⭐6、什么是自动拆装箱int和Integer有什么区别难度系数：⭐7、==和equals区别难度系数：⭐8、String能被继承吗 为什么用final修饰难度系数：⭐9、String buffe
分享20个值得关注的RAG框架。检索增强生成（RAG）框架通过整合检索机制与生成模型，有效推动了大型语言模型（LLM）的发展。现在，各界对人工智能解决方案的需求日益旺盛，在 GitHub 上涌现出了诸多开源 RAG 框架，各具特色与功能。知识检索：作为核心功能，它可从外部知识库获取相关信息，为大型语言模型提供必要的上下文支持。生成模型增强：借助检索所得信息对大型语言模型的输入进行优化，促使模型生成
根据 ChatGPT 的使用经验，多数人都已知晓系统提示词的重要性。好的系统提示词能有效地将大模型定制成自己需要的状态。在 Ollama 中，有多种方法可以自定义系统提示词。首先，不少 Ollama 前端已提供系统提示词的配置入口，推荐直接利用其功能。此外，这些前端在底层往往是通过APIcurl -d '{"content": "以海盗的口吻简单作答。},"content": "天空为什么是蓝色的
今天聊聊AI智能体，同时也简单的将 Dify 本地私有化部署，接入 Ollama 部署的本地模型。AI智能体是什么？AI智能体是一种具备AI能力、感知、推理、决策和行动能力的计算系统，它能够自主与环境交互，完成特定任务。能够通过感知环境获取信息，分析并做出决策，然后执行相应的行动，有时还能通过学习不断优化自己的行为，尽可能达到预期结果。Dify 是什么？Dify 它是一个开源 LLM 应用开发平台
智能指针不是指针，是一个管理指针的类，用来存储指向动态分配对象的指针，负责自动释放动态分配的对象，防止堆内存泄漏。动态分配的资源，交给一个类对象去管理，当类对象生命周期结束时，自动调用析构函数释放资源。RAII是resource acquisition is initialization的缩写，意为“资源获取即初始化”。它是 C++ 之父 Bjarne Stroustrup 提出的设计理念，其核心
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达从此以后图像与视频数据标注不用为找工具发愁！好东西记得分享图像数据标注概述在深度学习领域，训练数据对训练结果有种至关重...
j-langchain 是一款基于 Java 的 AIGC 编排框架，致力于集成多种大模型（LLM）调用及 RAG 工具。自 1.0.8 版本起，我们引入了工具函数（Function Call）调用能力，正式实现了Tools功能，并将其与模式结合，从而构建出功能丰富、交互智能的Agent系统。在本文中，我们将通过一个详实的实例，展示如何利用 Tools 功能编排一个具备 ReAct 反应链的 Ag
本篇介绍以Triton作为推理服务器，TensorRT作为推理后端，部署句嵌入向量模型m3e-base的工程方案和实现，句嵌入模型本质上是Bert结构，本案例可以推广到更一般的深度学习模型部署场景。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！推理服务器和推理后端介绍TensorRT+Triton环境搭建Bert模型转化为ONNX中间表示ONNX中间表示编译为TensorRT模型文件Trit
无论是需要处理简单文本分析任务，还是要构建复杂的深度学习模型，Java中都有丰富的NLP库可以选择。适合需要全面语言处理功能的场景，是一个轻量级的开源选择，适合快速集成和定制，DL4J则适用于需要深度学习支持的复杂NLP任务。根据项目需求的不同，你可以选择最合适的工具来完成自然语言处理任务。希望这篇文章能够帮助你更好地理解这些库的特点，并帮助你在Java中实现NLP功能。如何在Java中使用深度学
Tess4J是Tesseract OCR引擎的Java封装，提供了便捷的API接口，使得Java开发者能够轻松地将OCR功能集成到自己的项目中。Tesseract本身是一个开源项目，由Google支持，广泛应用于文档扫描、图像文字提取等领域。Tess4J允许开发者通过Java代码调用Tesseract引擎，处理图片、PDF等文件中的文本。Tesseract支持多语言的文本识别，包括中文、英文、法语
运行环境git下载dify访问官方直接下载安装没啥需要配置的，都是下一步下一步安装完成先把通义千问跑起来dify启动完成之后访问本地 localhost或者127.0.0.1就可以了，默认绑定443和80端口这里输入信息进行注册，然后就可以看到下面的界面登录进来之后点击头像位置，打开设置点击模型供应商、选择Ollama添加完成之后就可以看到在这里会有显示创建聊天助手至此，本地运行Dify配置本地大
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