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①引入依赖（自动完成）②配置模型③配置客户端。
本文介绍了Spring AI中实现多轮对话交互的艺术，通过AskUserQuestionTool工具让大模型能够主动提问获取用户明确需求。文章分析了单次交互存在的问题，如模糊输入处理和状态管理不足，并提出了基于Function Callback的主动问询设计方案。核心实现通过结构化问题和自定义交互处理分离责任，使AI能决定何时提问而开发者控制具体交互方式。文章还提供了项目创建指南，包括环境要求（S
大家好，我是老赵一. 介绍FACE-UI 基于前后端分离Web端项目，主要实现了网页版的人脸登录，通过调取前端摄像头拍照，传入后台进行跟数据库人脸库的相似度比对。技术点：Springboot，Mysql，JWT，VUE 2.X 等等技术实现，主要功能点：人脸列表CRUD，日志列表CRUD，基于自建人脸库通过base64编码方式存储人脸图片，通过调用腾讯云人脸对比API场景实现二. springb.
Spring 分布式事务配置 (atomikos)
定义的注解里面建议组合spring的Transactional注解 这样的话，使用者能够定义像传播特性、隔离级别等之类的属性，而不需要我们重新定义/**// 开启事务 如果不需要组合的话 可选择使用此注解 // 但需要稍微改一下后续的代码 // boolean transactional() default false;// 组合事务注解 最推荐 很方便 Transactional transac
项目中需要A服务调用B服务，当A服务方法体内出现异常时，若B服务方法已执行，要求B服务能够进行回滚，需要借助分布式事务实现。Seata是一个比较成熟的分布式事务工具，但官方文档比较简洁，查阅网上资料也版本较多不太统一，在此记录一下集成过程以供下次参考。
*** 按IP地址限流*/@BeanSpringCloud Alibaba是单体应用转型分布式的最佳选择，它一站式集成了分布式系统所需的核心组件，无需复杂的第三方整合，上手简单，落地成本低。架构设计：四层架构（接入层+业务服务层+数据层+基础设施层），清晰易懂，适配企业级场景；核心组件：Nacos（注册/配置）、Gateway（网关）、Sentinel（容错）、Seata（分布式事务）、OpenF
简介spring 从3.1 开始定义org.springframework.cache.Cacheorg.springframework.cache.CacheManager来统一不同的缓存技术并支持使用JCache（JSR-107）注解简化我们的开发基础概念实战使用整合SpringCache简化缓存开发常用注解常用注解说明@CacheEvict触发将数据从缓存删除的操作 （失效模式）@Cache
Seata AT模式下，如果服务A(服务接口或方法)参与全局事务，即在全局事务中作为一个分支事务，那么会在 TC 侧添加行锁记录，用于保障全局事务的隔离性。但还有另外一种情况，如果某个服务B从调用上下文上看，并未与其他服务一起协作，而是一个独立的逻辑，但与其他参与全局事务的服务都操控表C中的记录；这种情况下如没有处理好隔离性，会导致服务A无法完成二阶段回滚；如服务A在参与全局事务在一阶段修改了表C
401 未授权：检查 API Key 是否正确、请求头Bearer前缀是否缺失、密钥是否过期；429 请求超限：触发平台限流规则，优化并发数，增加请求间隔，开通更高额度套餐；响应超时：调整参数，切换流式输出，避免长同步等待；上下文长度超限：控制历史消息数量，清理过期对话，DeepSeek 有固定令牌上限；SpringBoot 3.x 兼容问题：因 Jakarta 包替换，部分依赖需升级，推荐统一使
摘要 本文针对多Agent框架提出三大核心优化方案：1) Prompt精准化设计，通过模板化管理和约束规则使工具调用成功率提升至95%；2) LLM调用缓存机制，采用内存+文件双缓存减少70%+ API费用；3) 决策逻辑简化，让简单问题直达答案。实测显示这些优化使框架决策速度提升60%+，整体效率显著提高。文章提供了完整的Python代码实现，包括Prompt模板管理器、缓存系统等核心组件，解决
本文为Java开发者提供SpringBoot集成LangChain4j的实战指南，介绍了两种实现方式：原生API适合快速验证，通过核心库直接调用大模型；SpringBoot Starter方式更符合生产标准，支持自动配置和依赖注入。文章详细演示了从环境配置、依赖引入到代码实现的完整流程，特别强调API密钥安全管理和日志调试技巧，帮助开发者在10分钟内完成首个AI应用。最后指出进阶方向，如多轮对话和
本文系统梳理了Java核心知识点，包括： Java平台特性：跨平台性、GC机制、语言特性等 基础语法：数据类型、自动装箱拆箱、访问修饰符等 面向对象：三大特性、抽象类与接口、重载与重写 异常处理：异常分类、处理机制、最佳实践 IO流：BIO/NIO/AIO区别及原理 涵盖Java基础到高级内容，适合面试准备和知识梳理，提供完整笔记获取方式。
Spring AI是Spring生态中面向AI应用开发的开源框架，旨在降低Java开发者集成AI能力的门槛。它通过统一API和标准化抽象，屏蔽不同AI供应商和模型类型的差异，支持聊天、图像生成、嵌入模型等多种功能。核心特性包括跨供应商可移植API、与Spring生态无缝集成、丰富的模型支持、企业级工程化能力及灵活的扩展机制。采用分层架构设计，分为应用层、抽象层和实现层，确保低耦合、高扩展性和易维护
Spring-AOP的概念，以及通过一个在实际开发中的案例去进行理解
【Spring Cloud】优雅实现远程调用-OpenFeign
console.log(‘姓名: %s, 年龄: %d, 是否VIP: %o’, ‘张三’, 25, { level: ‘gold’ });const obj = { name: ‘张三’, details: { city: ‘北京’, age: 25 } };console.log(‘JSON 格式:’, JSON.stringify(obj, null, 2));log(LogLevel.IN
Spring Bean = 被Spring IoC容器创建、装配、管理的Java对象。IoC容器（Inversion of Control Container）是Spring框架的核心引擎，负责创建、组装、管理所有Bean，并将“控制权”从开发者手中“反转”交给框架。它不一定是“JavaBean”（无参构造+getter/setter），而是一个生命周期由Spring全权负责的对象。你可以把Spr
Spring Security JWT 鉴权链路解析 本文详细解析了 Spring Security 中 JWT 鉴权的完整流程： 前端请求：携带 Authorization: Bearer <token> 请求头 安全过滤：SecurityFilterChain 拦截并提取 token JWT 校验：JwtDecoder 验证签名和过期时间，解析 Claims 认证封装：将 Jwt
AI专业技能(Skill)是处理复杂任务的智能解决方案，具备知识积累、工具整合和持续升级三大特性。与传统工作流和Agent不同，Skill能像"带资料入职的老员工"般积累经验，适用于多步骤任务、专业规范要求和可持续升级场景。最佳存储方式是文件夹形式，因其具备人机协作、版本控制和可迁移优势。典型应用包括AI资讯日报、代码Review等场景。Skill代表了AI能力的迭代进化方向，
RAG（检索增强生成）作为融合信息检索与大语言模型文本生成的核心技术，能够通过外部知识库动态补充实时、精准的专属信息，从根源上提升大语言模型回答的准确性、时效性，还能有效抑制传统 LLM 的 “幻觉” 问题、解决模型知识过时的痛点，如今已成为企业搭建专属 AI 问答系统、智能助手的主流技术方案。
Spring AI是Spring生态中应用于人工智能领域的应用框架，它的目标是将Spring 生态系统的设计原则（如可移植性、模块化设计）应用于AI领域，并在AI领域中推广使用POJO（Plain Old Java Objects）作为应用的构建模块。
【Spring Cloud】注册中心-Nacos
本文介绍了使用Flutter for OpenHarmony开发云笔记应用的完整过程。主要内容包括：1）需求分析与技术选型，阐述了Flutter框架的优势；2）应用架构设计，采用多页面结构和数据流方案；3）核心数据模型Note类的设计与实现；4）笔记列表页面的功能实现，包括数据加载、统计显示和卡片布局。通过本文，读者可以掌握在鸿蒙平台上使用Flutter开发实用工具类应用的关键技术和方法。
这是一个基于 Spring Boot 4.0 + Java 21 + Spring AI 2.0 的 AI 智能面试辅助平台。智能简历分析：上传简历后，AI 自动进行多维度评分并给出改进建议模拟面试系统：基于简历内容生成个性化面试题，支持实时问答和答案评估RAG 知识库问答：上传技术文档构建私有知识库，支持向量检索增强的智能问答项目地址完整代码完全免费开源，没有 Pro 版本或者付费版！
本文详细解析了基于RBAC模型的Spring Security权限控制实现，重点介绍了若依框架中的安全配置机制。主要内容包括：1）RBAC核心概念（用户-角色-权限多对多关系）；2）方法级权限注解（@Secured/@PreAuthorize）及Spring EL表达式应用；3）关键Bean的注入过程（AuthenticationManager/BCryptPasswordEncoder/Secu
本文详细分析了若依框架中基于SpringSecurity的登录认证流程。系统首先进行验证码校验，从Redis获取并比对验证码。然后进行用户名密码的前置校验，包括长度限制和IP黑名单检查。核心认证过程通过AuthenticationManager触发，调用UserDetailsService加载用户信息并验证密码。认证成功后生成JWT令牌，并记录用户登录信息。文章还深入探讨了配置管理策略（数据库动态
在教育研究的赛道上，数据是“最诚实的证人”，但如何让这些数字从冰冷的符号变成有温度的故事，却是许多研究者的“头号难题”。选错方法，结论可能“差之毫厘，谬以千里”。访问书匠策AI官网，或微信公众号搜索“书匠策AI”，开启你的智能数据分析之旅！，微信公众号搜一搜“书匠策AI”）的价值，不在于替代研究者思考，而在于通过智能技术降低数据分析门槛，让更多人能专注于研究问题的本质。，微信公众号搜一搜“书匠策A
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，
claude编程30天深度体验：效率提升背后的技术危机 。本文基于作者30天Claude编程实践，深入分析AI工具在软件开发中的双刃剑效应。文章揭示了AI编程带来的效率革命——代码生成速度提升40%，项目进度大幅提前，但同时也暴露了技术能力退化的隐患。通过真实微服务电商项目案例，探讨了AI的"思维惯性"问题、技术债务积累风险，以及生产环境运维挑战。为开发者提供平衡AI与人工智慧的实用策略，强调保持
摘要 本文详细介绍了基于Flutter for OpenHarmony平台的天气预报应用UI设计实践。主要内容包括：1) 遵循Material Design原则的卡片式布局设计，强调信息层次清晰和视觉舒适度；2) 当前天气卡片的实现技巧，包含渐变背景、大字号温度显示和天气图标；3) 天气详情卡片的网格布局方式，展示湿度、风向等多维度数据。文章通过具体代码示例展示了如何在鸿蒙平台上构建美观实用的天气
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