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该题的核心思路是将模式串 `p` 按两个 `'*'` 分割为三个子串 `a, b, c`，用 KMP 算法找到每个子串在 `s` 中的所有出现位置，然后枚举中间子串 `b` 的每个出现位置，通过二分查找找到最优的 `a` 和 `c` 的位置，从而得到最短匹配子串长度。2. KMP 匹配：对 `a`、`b`、`c` 分别在 `s` 中做 KMP 匹配，记录所有出现位置。1. 分割模式串：将 `p`
本文深入解析了SpringBoot集成Redis的核心机制，主要包含五个关键点：1）SpringBoot通过类路径扫描和条件注解实现Redis自动配置；2）生产环境应避免使用默认JDK序列化（存在可读性差、存储膨胀等问题），推荐JSON序列化方案；3）Redis默认序列化的"乱码"实质是Java序列化协议头；4）Redis基于TCP文本协议（RESP）通信，支持telnet等工
大模型后端底座应通过队列、缓存、限流和降级，把高成本、高延迟的模型调用转成可治理能力。高并发场景下，稳定性和成本控制与模型效果同样重要。
核心初衷：让新人每一次代码提交，都规范、安全、贴合团队风格，稳稳定期不翻车。通过这个Skill，新人可以彻底摆脱只会CV，ai生成代码乱飞的问题，独立承接需求、独立改Bug。description: 当用户要写代码、改代码、修 bug、重构、补测试、做代码实现方案或要求 AI 结对开发时使用本技能；即使用户没有点名“开发”，只要任务涉及代码文件、函数/类/接口、Java/Spring、Python
将 Excel 转换为 TXT 不仅是格式的简单转换，更是实现数据自动化流程的重要环节。数据清洗与预处理： 将复杂格式的 Excel 数据转换为 TXT，作为其他数据分析工具（如Spark、Hadoop）的输入源，进行更深层次的处理。配置管理： 将 Excel 中维护的系统配置、参数表等导出为 TXT 格式，便于脚本直接读取，同时更适合使用 Git 等工具进行版本管理。自动化报告生成： 从 Exc
想象一个经典场景：你正在做一台基于 RK3588 的智能摄像头。摄像头每秒产生 30 帧 YUV 图像，这些图像需要同时送显：通过 DRM 接口把画面实时渲染到 HDMI 屏幕上；编码：通过 MPP（Media Process Platform）硬件编码器压缩成 H.264，推流到网络。如果用最笨的办法——memcpy两份，那每帧 1080P YUV 图像就是3MB，30 帧就是每秒180MB的纯
现在的AI agents是一个热门且极具潜力的应用方向。本文将带你从零开始，一步步接入 DeepSeek API，构建一个功能完整的简单AI智能客服系统。我们将涵盖从 API 申请、环境配置、对话逻辑设计到前端集成的全流程，并提供可运行的代码示例，助你理解的 AI 能力要使用 DeepSeek 的 AI 能力，首先需要获取 API 密钥。以下是详细步骤：注意事项：本项目基于 Spring Boot
最近半年，可以说是技术圈最火的概念之一。但很多它们确实很好用。但问题来了,调试困难、运维复杂、安全难控。**-**很多人会问：Python Agent 不香吗？确实香，但落地企业系统时会遇到四个大坑。
文章摘要 本文介绍了如何基于Spring AI Alibaba框架和Harness Engineering理念构建可控的AI智能体。Harness Engineering是一种新兴的AI工程化范式，强调为AI智能体构建可靠、可控的运行环境（"马具"），而非仅优化模型本身。文章详细阐述了Harness Engineering的关键组件（规则、技能、门禁等），并提供了Windows环境下的实践指南，包
LLM 看到问题类型后自己选路：事实问题 spawn subagent，模糊问题调 vector_search。主 agent 在 prompt 里被告知"先看 SKILL.md 决定用哪个 skill"。这就是 2.0 推荐的"该用什么工具就用什么工具"，不必拘泥于。（读文件），LLM 自己决定搜什么关键词、读哪个文件、读多少内容。：与其让程序猜"哪段和用户问题最像"，不如让 LLM 自己想"我
C++ 基于 Dennis Ritchie 在贝尔实验室工作期间于 1969 年至 1973 年创建的编程语言 C。1973 年，Ritchie 的编译器被用于编译 PDP-11 计算机的 Unix 内核。这是第一次用汇编语言以外的语言编写操作系统。遗憾的是，直到 1989 年，官方的 C 标准才出台，各种编译器实现都导致了未指定的行为。然而，当时有一个非官方的规范，即 K&R C，它基于 Ker
在目录下创建 Markdown 文件：------Focus on:定义后主 Agent 在需要性能分析时自动委派——专属工具集、独立的 MCP 服务器（只在启动时连接，结束时不占主上下文）。机制角色关键词本质CLAUDE.md方向持久化规则每次压缩后重新注入Hooks纪律强制拦截退出码决定行止Skills专业按需加载1536 字符触发窗口Subagent分工隔离执行独立 token 预算记忆有损
面试官问："你算过 reasoning 模型一次思考烧多少 token 吗？"> "3 年大模型应用开发，深度使用 GPT-5、Claude Opus、Gemini 等主流模型，熟悉 API 调用与成本优化。"
Java 后端接入大模型时，应通过 AI Gateway 建立统一服务边界，集中处理模型路由、权限、脱敏、成本、日志和错误分类。把模型调用当成可治理的企业级依赖，才能支撑长期演进。
佛山市鼎壹工业科技有限公司（品牌DINGPRECISION）成立于2022年，是一家为美的、华为、南方电网等头部企业提供精密钣金制造服务的高新技术企业。公司拥有15,000平方米厂区，设备投资超1,700万元，提供从激光切割、折弯、焊接到喷涂的全链条制造服务。
本文介绍了在SOLO中配置本地Ollama模型的具体步骤
本文探讨了将《易经》智慧与AI技术结合，构建"沟通状态机"的创新思路。作者指出传统话术库的局限性在于缺乏对沟通场景的动态判断，而《易经》"知时知位"的思想为解决这一问题提供了启发。基于此开发了"易镜YiLens"AI引擎，通过四阶段状态机（信息收集、情绪共情、分析梳理、建议输出）实现智能化的沟通辅助。该产品采用三层架构：大模型预训练、工作流编排引擎和Skill模块蒸馏，可适配直播、客服等多种场景。
继续，今天来学习Skill的使用，要说明的是：目前langchain4j关于SKILL的API尚在试验阶段，未来可能会有较大变化，生产环境使用时，请大家谨慎。skill有多种存储方式，本例直接存放于文件src/main/resources/skills/process-order/SKILL.md。这里我们以订单处理为示例，写1个process-order的skill。
如果说Karpathy解决的是“AI怎么做”的行为纪律，Superpowers解决的是“AI怎么推进”的流程管理。Superpowers由obra维护，提供14个核心skill，覆盖从头脑风暴到代码审查的完整开发流程。它像给AI配备了一个项目经理：强制你思考→写计划→写测试→审查→验证→收尾。
AI虽然聪明，但不会主动告诉你“这行改了会炸谁”。我写了个Skill，让AI在改代码前先开一局决策会。
分布式事务Seata使用及其原理剖析Seata的三大角色Seata架构存在的问题SeataServer与Seata Client搭建
通用性强拓展性强方案成熟基于消息中间件，只适合异步场景消息处理会有延迟，需要业务上能够容忍尽量避免分布式事务;尽量将非核心事务做成异步;保证事务的ACID四大原则；实现分布式事务有很多种方式，看大家习惯用哪一种，使用消息中间件是一种很基本也很可靠的方式。
存储过程可以理解为是一段预先编译好的SQL代码集合，我们给它起一个名字，之后就可以像调用一个函数一样来调用它，执行这一整套SQL操作。它的优点很明显：首先，因为是预编译的，所以执行效率会比单条SQL语句高；其次，它可以把复杂的业务逻辑封装在数据库层面，减少了客户端和数据库之间的网络通信；另外，还能在一定程度上提高数据的安全性。不过，它的缺点也很突出，尤其是在现在快速迭代的互联网项目中。存储过程的可
MinIO分布式存储方案主打“高可用、可扩容、企业级”，兼容S3协议，支持分片上传、断点续传和权限控制，完美适配微服务集群、大文件存储等企业级场景，可避免后期项目扩容的重构成本。1. 分布式架构，支持集群部署，高可用、可扩容；封装MinIO的文件上传（单文件、多文件、分片上传）、下载、预览、删除、创建存储桶等方法，适配企业级场景，包含异常处理、权限控制。编写MinIO相关接口，包含单文件、多文件、
本文介绍了一种基于本地消息表和可靠消息队列的异步事务处理方案。核心思想是将服务间的同步调用改为异步消息交互，通过本地消息表记录事务状态，实现最终一致性。主服务通过定时任务扫描待处理事务，利用多线程池发送消息到RabbitMQ，并更新本地消息状态。被调用服务消费消息并返回处理结果，主服务根据结果更新状态或触发延迟重试机制。该方案适用于高并发场景（如秒杀系统），通过异步处理提升性能，同时保证事务的最终
自定义异常可以让异常信息更加具体，便于问题的定位。// 可以添加更多构造函数或方法。
大厂性能优化 10大顶奢方案
Redis能准确解释 SDS 如何通过预分配策略减少内存重分配（如长度 < 1MB 时预分配一倍空间）。说明跳跃表与平衡树的适用差异（跳跃表适合范围查询，平衡树适合单点查询）。监控区分 Actuator 过滤器与 AOP 的作用范围（过滤器捕获所有 HTTP 请求，AOP 专注 Controller 方法）。解释micrometer如何支持多监控系统（如同时输出指标到 Prometheus 和 I
Redis分布式锁通过SET NX PX命令实现跨服务的互斥机制，核心原理是利用Redis键的唯一性保证互斥。文章详细解析了分布式锁的三个关键问题：1) 锁过期与续命机制解决任务执行时间长的问题；2) 使用Lua脚本保证释放锁的原子性；3) Redis集群下的锁丢失问题及Redlock解决方案。最后给出了Java实现的完整流程，包括获取锁、锁续命和释放锁的标准操作，为分布式系统提供可靠的并发控制方
（color offset）： $$ \text{实际地址} = \text{基地址} + \text{颜色值} \times \text{缓存行大小} $$ 通过分散对象起始位置，提升缓存利用率。Linux 内核需要频繁分配/释放小内存对象（如进程描述符、文件对象）。实际应用中需注意：频繁创建/销毁缓存本身也会消耗资源，应保持缓存生命周期与业务需求匹配。当内核对象未正确释放时，会导致 slab
点击上方“服务端思维”，选择“设为星标”回复”669“获取独家整理的精选资料集回复”加群“加入全国服务端高端社群「后端圈」作者 | 众大佬出品| 图灵教育没有捷径可走的 Java 性能优...
设计和使用对象池容易出错，设计上需要注意状态同步，这是个难点，使用上可能存在忘记归还（就像 C 语言编程忘记 free 一样），重复归还（可能需要做个循环判断一下是否池中存在此对象，这也是个开销），归还后仍旧使用对象（可能造成多个线程并发使用一个对象的情况）等问题。这样，对象就可以再次被借出使用。在一些特定场景下，如受限的、不需要可伸缩性的环境（比如移动设备），CPU 性能不够强劲，内存比较紧张，
面试不光是这些准备不光包括技术，还有你对公司的了解，这是在 hr 这关更看重的，他们想找的不光是技术大拿，更重要的事可以跟公司共同进步的伙伴，所以当你真正开始面试，那么就要拿出自己的真诚，让 hr 感受到你对公司的兴趣、热情和自信，从谈吐上表现出果断和坚定往往会是很多招聘人事更加青睐的。synchronized 的原理，什么是自旋锁，偏向锁，轻量级锁，什么叫可重入锁，什么叫公平锁和非公平锁。类的实
Netty堆外内存泄漏排查，这一篇全讲清楚了(转载)
Seata-common IdWorker类分析ID生成器，类似雪花算法与运算 & 两位同时为1，结果为1，否则为0或运算| 参加运算的两个对象只要有一个为1，其值为1异或运算 ^ 参加运算的两个对象，如果两个相应位为“异”（值不同），则该位结果为1，否则为0取反运算 ~ 对一个二进制数按位取反，即将0变1，1变0public synchronized long nextId() {lon
seata分布式事务的四种模式实现
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