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分布式集合是存储在 Redis 中的数据结构，多个客户端可以并发访问和修改。RSet: 分布式无序集合，类似 Java 的Set。RList: 分布式有序列表，类似 Java 的List。RMap: 分布式键值映射，类似 Java 的Map。这些结构支持原子操作，避免竞态条件，适用于场景如：购物车（RMap）、用户在线列表（RList）或唯一 ID 池（RSet）。自动分片: 数据分布在 Redi
Feign的性能优化可以提高程序运行的效率
nacos部署docker pull nacos/nacos-server:2.0.3docker run --name nacos -d -p 8848:8848 -p 9848:9848 -p 9849:9849 --privileged=true --restart=always -e MODE=standalone -e PREFER_HOST_MODE=hostname -e NACOS
在spring cloud技术栈中分布式事务也是比较重要的一环，分布式事务的处理关系到了数据的一致性和完整性，所以微服务的开发分布式事务是必不可少的，这也对开发人员也是不小的挑战，好在市面上不缺分布式事务的解决方案，这些方案也各有优劣，本次将把seata作为分布式事务的解决方案来进行代码实现，在这之前我特意找了点资料给大家参考分布式事务的三种解决方案： https://www.cnblogs.co
Seata安装Seata 本地化部署直接部署：在RELEASE页面下载相应版本并解压直接启动在 Linux/Mac 下$ sh ./bin/seata-server.sh在 Windows 下bin\seata-server.bat高可用部署：Seata 的高可用依赖于注册中心、配置中心和数据库来实现。使用nacos和redis为例解压seata-server-1.4.2安装包。1、修改regis
还有Java核心知识点+全套架构师学习资料和视频+一线大厂面试宝典+面试简历模板可以领取+阿里美团网易腾讯小米爱奇艺快手哔哩哔哩面试题+Spring源码合集+Java架构实战电子书+2021年最新大厂面试题。《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》点击传送门，即可获取！ionlongdouble | R | 参数分别为int、long、double类型的函数 |
文章讲述了金融行业RAG系统的安全与权限体系构建，提出"检索前过滤"的核心心法和"五维动态策略"（环境、角色、意图、知识、约束）。通过Spring AI与Spring Security结合，实现数据隐身、意图识别、动态脱敏等功能，并建立全链路审计机制。强调在金融领域，安全比AI的"聪明"更重要，这套架构能有效防止敏感信息泄露，确保系统合规稳定运行。
Sail开发了基于SpringAI+PostgreSQL(pgvector)+DeepSeek的AI点餐系统，支持本地1.5B模型和云端API。系统采用PostgreSQL全栈方案，通过pgvector插件实现向量存储，兼顾运维成本低和数据一致性。核心功能包括菜品向量化存储和智能问答，实现了RAG技术落地。系统能自动识别用户点餐意图，支持语义检索推荐菜品。作者计划后续增加Redis库存功能，该项目
摘要： 本研究设计并实现了一个基于SpringBoot框架的个人健康管理系统，采用Java语言开发，MySQL数据库存储数据。系统通过APP端为用户提供健康数据记录（体重、血压、运动步数等）、个性化健康分析报告、AI咨询、训练课程管理等功能，并支持多设备数据同步。管理员后台实现用户数据管理、健康资讯维护等功能，健康导师模块提供专业咨询和课程定制。系统整合了健康社区互动功能，形成完整的健康管理闭环。
HGMEM是港中大&WeChat AI团队提出的超图记忆框架，通过超图结构和动态演化机制解决多步RAG系统中的记忆静态化、关系建模薄弱和推理碎片化问题。该框架支持n元关系建模，通过更新、插入、合并三种操作实现记忆动态演化，并采用自适应检索策略。实验表明，HGMEM在多个数据集上显著优于现有方法，甚至在某些场景超越了GPT-4o的性能，为RAG技术向"理解-推理"跃迁提供了重要支撑。
Throwable所在包：java.langjava.lang.Objectjava.lang.Throwablepublic class Throwableextends Objectimplements SerializableThrowable的两个需要了解的子类：Error：public class Error extends Throwable//计算机算力或编译器无法控制的错误----
腾云免费工具和算力，Code Buddy使用体验。
LangChain4j与Spring AI的核心差异在于“灵活性”与“生态性”的权衡：LangChain4j以轻量、灵活、贴近LLM原生能力取胜，适合追求定制化和跨生态的场景；Spring AI以Spring生态为基石，主打企业级、高效率、低门槛，是Spring项目的首选。二者均处于快速迭代阶段，核心能力差距逐步缩小。最终选型无需纠结功能完整性，重点匹配自身项目生态和团队技术栈，即可实现AI功能的
本文档规范了企业级AIOps平台的业务流程与规则，涵盖平台架构设计、核心模块功能和交互规范。平台通过指标采集、异常检测、自动处置和回滚操作实现智能化运维闭环，采用模块化设计支持扩展。文档详细定义了各流程的执行规则，包括采集频率、异常判定阈值、处置优先级等关键参数，并强调全链路追踪和操作可回滚的保障机制。适用于开发、测试、运维等人员，为平台全生命周期管理提供统一标准。
董红光：短期看，能不能让百万用户把耳机从"偶尔用"变成"一直戴"。中期看，开发者生态能不能自发长出我们想不到的应用。长期看，当AI硬件年出货量过亿时，我们是不是那10个核心玩家之一。我们不追求做老大，但要在牌桌上。
(这里是结合若依仅做了SpringSecurity核心配置的简单介绍，如果想要系统性掌握SpringSecurity请移步更专业的文章或官方文档)Spring Security是一个功能强大的Java安全框架，它提供了全面的安全认证和授权的支持。与RBAC模型结合使用时，Spring Security能够实现灵活的权限控制。我们来看下它的二大核心概念，认证和授权。让我们用一个简单的例子来领会它们的
钉钉机器人集成DeepSeek实现智能办公自动化，通过审批流程提醒和协同任务分配提升效率。审批提醒基于钉钉API实时推送状态，结合DeepSeek生成易懂的提示信息；任务分配采用多目标优化算法，平衡员工负载与技能匹配。集成需配置Webhook、实现消息加解密及数据同步，并注重安全权限控制。该系统可缩短审批时间、优化资源分配，典型实施案例显示效率提升显著，投资回报周期约6-12个月。未来可扩展更多办
企业级智能教学考试平台的智能作业模块构建了"数据驱动-资源整合-个性化输出-优化反馈"的全业务闭环。该模块以考试评估数据为核心驱动，整合知识库、试题库等标准化资源，实现作业个性化生成、精准分发、智能批改及数据归档全流程智能化管控。关键环节包括：基于AI算法的个性化作业配置，多渠道精准推送与作答监控，"AI+人工"双轨批改模式，以及数据驱动的反向优化机制。该方
摘要 企业级智能教学考试平台通过构建"资源标准化管理、考试全周期管控、学习精准化赋能、数据全链路驱动"的全业务闭环，实现教育数字化转型。平台采用三级权限体系，包含知识库管理、标准化题库管理、试卷管理、考试管理、智能作业、视频辅助学习六大核心模块，形成完整的教学闭环。前端遵循分层权限管控和可视化运维原则，后端采用微服务架构，确保高可用性和扩展性。系统通过标准化题库和知识库实现资源
本文探讨VR技术在职业培训中的功能验证挑战与方法。随着VR培训市场快速增长，测试人员需验证系统可靠性以确保教学效果和安全。文章提出结构化验证策略，包括需求分析、功能测试、性能兼容性测试等，并推荐AI辅助工具提升效率。针对沉浸式交互复杂性和场景还原等挑战，建议采用传感器数据验证和基准测试。案例显示优化后的VR培训效率可提升25%。未来VR/AR融合将带来新测试维度，测试人员需持续学习AI等新技术以保
本文探讨法律文本AI测试的关键要点：1）测试对象特性包括文本歧义性、条款关联性和行业术语密度；2）构建准确性评估体系需设计覆盖多种合同类型的黄金数据集，设置量化指标如关键条款召回率≥98%；3）工程化测试需采用分层策略和持续测试流水线。行业实践显示跨境合同主要错误来自术语多义性(32.7%)和表格识别失败(28.1%)。建议实施动态污染检测机制和人机三阶复核制，结合智能监控系统提升测试效能。
摘要： 银行业务数字化加速，系统稳定性面临严峻挑战。压力测试成为风控刚需，需满足监管要求（如《金融信息系统稳定性保障规范》），避免系统崩溃（某银行事件损失超2300万元）。测试需模拟真实场景（如瞬时流量激增、脏数据注入），结合混沌工程验证容错能力。关键指标包括响应时间（≤800ms）、错误率（≤0.01%）等。优化案例显示，动态调整线程池可有效应对流量峰值。未来趋势涉及AI预测测试、云原生挑战及更
摘要： 在企业级大模型开发中，Java生态凭借Spring AI框架实现与大模型的便捷整合。本文基于OpenAI、Ollama等四种接入方案实践，剖析Spring AI的核心价值：通过ChatModel和ChatClient两大抽象层，统一不同厂商API的调用逻辑。以OpenAI为例，演示从依赖引入、自动装配到对话调用的全流程，并强调API Key的安全配置；针对私有化场景，介绍Ollama本地部
ETestV5.0重磅发布，全面升级测试软件功能。新版本在需求管理、资源配置、协议设计、测试开发等方面实现突破，新增AI脚本生成、多语言支持等创新功能。通过图形化界面和拖拽操作降低技术门槛，支持航空航天、汽车电子、工业测控等多领域应用。该版本显著提升测试效率，强化团队协作，为复杂系统测试提供全流程解决方案。
AI教父Hinton阐述大模型无需逻辑符号即可实现复杂推理，理解过程如同"语义积木"变形与握手。他预测AI将在医疗、教育领域成为顶级导师，在数学等闭环系统中全面超越人类。为突破Scaling Law瓶颈，未来LLM需通过逻辑推理自我生成数据实现进化。同时，Hinton警告AI存在接管世界的风险，反对无限制开源前沿模型，呼吁大幅增加安全研究投入。
文章探讨了从简单AI应用到企业级Agent的转变，提出四层架构的Agent开发平台：基础设施层、平台层、接入层和全生命周期管理。文章详细阐述了如何在非确定性系统中建立确定性工程规范，包括Agent设计语言、LLM-as-a-Judge评测、记忆工程、沙箱安全等技术，探讨了通过工程手段在AI可能性与企业可靠性间建立秩序的路径。
本文揭露AI领域常见的"装腔"现象，通过LLM、GPT/Claude/DeepSeek等模型对比、RAG技术解析，提供装腔者与真懂者的语言对照表。强调AI技术落地需关注token量、上下文窗口、向量检索等细节，而非空谈"喂给大模型"。帮助程序员识破伪专家，掌握大模型开发真技术，避免"装腔一时爽，落地火葬场"的尴尬局面。
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