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其实就是对以前文章的一个总结，单独再写一篇文章的原因是，自己对某些知识点有了一些理解，但最重要的一点是AI总结的比自己整理的简直是好太多了。
在 ERP 开发中引入 AI 智能体，最大的顾虑是什么？数据安全。本文给你一套全离线、零外传的本地部署方案——从 Ollama 安装到 Hermes Agent 排错，再到 ERP 项目实际落地，四个模块逐步拆解。
本文通过一个反复修改6轮仍未解决的菜单bug，揭示了AI Agent协作中根因分析分工的痛点。作者发现执行型AI Agent（如deepseek-v4-flash模型）擅长快速修复但无法准确分析问题根源，导致"现象级修复"和虚假根因记录。通过重构流程，明确由人类负责根因验证（使用playwright等工具），AI仅执行修复，并建立校验机制拦截无效分析。核心启示：在AI协作中，人类统筹者的判断价值高
文章摘要： "听墨"青少年有声读物平台是基于当前数字化阅读趋势开发的创新项目。平台采用Java+SpringBoot+MySQL技术架构，面向1.2亿青少年用户群体，解决现有市场68%内容同质化、防沉迷系统缺失等痛点。系统特色包括：基于AI语音合成技术(MOS 4.2分)的智能朗读、ACRL标准的内容分级体系、PBL项目式学习模块，以及跨终端数据同步功能。核心功能模块涵盖用户管理、内容分级推荐、阅
本文介绍了一个基于Java SpringBoot框架和MySQL数据库开发的宠物医院在线服务平台。系统包含管理员、宠物医生和用户三个角色：管理员负责用户管理、角色分配及各类信息维护；宠物医生和用户可在权限范围内操作系统功能。采用面向对象设计理念实现功能封装与复用，系统模块包括用户管理、宠物信息管理、在线预约和病历管理等。整体架构清晰，通过功能结构图展示了系统的组织方式，并提供了用户管理界面的操作示
Micrometer Tracing 分布式链路追踪技术文档摘要 Micrometer Tracing 是 Spring Boot 3.x 官方推荐的分布式追踪解决方案，替代了已弃用的 Spring Cloud Sleuth。它基于 Micrometer 观测框架，提供自动追踪、上下文传播、灵活导出等能力，支持 HTTP、消息队列、数据库等场景的零侵入追踪。 核心概念包括 Trace ID（请求链
公司最近在对接一个上游客户，客户接口传递过来的数据是一个application/x-www-form-urlencoded;charset=GB2312类型，其中字段中存在部分中文如下图所示。公司的项目为UTF-8编码，对于GBK编码传递过来的数据出现�ɹ�乱情况表示也很正常，但是后续无论怎么加解密，都无法完整解决乱码问题，内心是无比的烦躁。根据下面的编码错误格式可知，由于之前是GBK编码的中文字
Seata通过“两阶段提交+Undo Log”的机制，将复杂的分布式事务拆解为可管理的步骤。无论是提交时的“静默完成”，还是回滚时的“时光倒流”，都体现了一个优秀框架的设计哲学——让复杂的事情看起来简单。如果你正在为分布式事务头疼，不妨让Seata来当你的“事务导演”吧！延伸思考如果遇到网络抖动导致TC收不到RM的注册信息怎么办？Seata的故障恢复机制如何运作？欢迎关注后续文章！
创建一个类，继承`org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQTemplate`或者使用`@RocketMQMessageListener`注解来创建一个具有事务处理能力的生产者。在需要发送事务消息的方法中，使用RocketMQ提供的事务消息API `executeTransaction` 方法。@Autowired// (1) 发送半消息（prepare me
一、 什么是分布式事务分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位 于不同的分布式系统的不同节点之上。 举个例子： 电商系统中的订单系统与库存系统图中包含了库存和订单两个独立的微服务，每个微服务维护了自己的数据库。在交易系 统的业务逻辑中，一个商品在下单之前需要先调用库存服务，进行扣除库存，再调用订单服务，创建订单记录。正常情况下，两个数据库各自更新成功，两边数据维
先建一个数据库,创建三张表 把表名改成对应的。首先创建一个springboot单体工程。执行之后会把数据随机存入到一张表中。
本文介绍了ShardingSphere-JDBC的分库分表实现方案。使用JDK17、Spring Boot 2.7.0和ShardingSphere-JDBC 5.1.1环境，配置了MySQL数据库表结构，包括goods表和按月分表的orders表。通过Maven引入相关依赖，包括Spring Boot Web、ShardingSphere、Druid连接池、MyBatis等组件。
本文讲解了Redisson框架提供的分布式锁（公平/非公平）、红锁、联锁的基本使用及效果演示，帮助大家快速熟悉分布式锁，相信一定对大家有所收益，欢迎观看！
过期时间设置原则必须大于业务正常执行时间的 P99 值不宜过长（建议不超过 30 秒），避免异常情况下的锁阻塞根据业务特性动态调整，而非固定值自动续期实现要点采用 "1/3 过期时间" 作为续期间隔续期操作必须使用 Lua 脚本保证原子性续期协程必须能被正常终止，避免资源泄露风险防控措施给业务逻辑设置超时控制限制最大续期次数对超长持有时间的锁进行监控告警生产环境建议优先使用成熟框架（如 Redis
如下图中，alibaba-demo为外层父目录模块，call为调用模块，common为存放共同依赖实体模块，order为支持crud模块。后续的server以及mapper模块都是集成mybatisplus，没有任何代码，因此不在赘述。feign回调工厂接口，可以打印详细堆栈信息。调整feign日志级别。
排序注解：@ApiOperationSupport(order = 1)添加增强配置报错或排序注解不生效。
《AI智能体开发实战指南》是从基础到企业级落地的全流程实战手册。书中详解智能体架构与主流框架（LangChain等），结合客服、运营等真实案例，拆解开发难点与部署优化方案，助你快速构建生产级AI应用。
当然，如果你追求更稳定的企业级方案，或者想要更完整的社区支持和可视化编排能力，我最近试用了另一款叫 TopClaw 的工具，它在分布式调度和可视化流程编排上做得更加成熟，尤其适合团队协作。说实话，刚听到这个名字的时候，我还以为是什么新出的游戏引擎，结果仔细一打听，才知道这是一款主打轻量级、高可配置的数据抓取工具。本着“替大家踩坑”的心态，我花了整整一周时间把它的 2026 版本翻来覆去试了试，今天
本文基于健康意识提升和个性化饮食需求增长，设计了一个智能饮食计划推荐平台。系统采用SpringBoot+Vue技术架构，后端使用Java开发，前端基于Vue框架，数据库选用MySQL。创新性地应用随机森林算法实现食物分类预测，结合协同过滤算法生成个性化饮食推荐。平台具备饮食计划定制、健康目标管理等功能，通过Echarts实现营养数据可视化。测试表明系统性能稳定，能有效解决传统饮食建议适配性差的问题
本研究设计了一个基于大数据和机器学习的个性化音乐推荐系统，通过采集用户行为数据和音乐特征，利用机器学习模型预测歌曲播放量并优化推荐。系统采用特征工程和参数调优提升预测准确性，实验证明能有效满足个性化需求。技术经济分析显示：技术上结合协同过滤算法实现精准推荐；经济上成本可控且能增强用户粘性；社会层面促进音乐产业健康发展。研究为音乐推荐系统发展提供了新思路和实践基础。
本研究开发了一个基于机器学习的用户行为分析系统，通过数据爬取、清洗和预处理技术整合多源用户行为数据，构建可视化数据大屏实现销量预测、价格统计等功能。系统创新性地结合深度学习技术，为企业提供精准的用户行为分析和市场预测，提升决策支持能力与推荐系统个性化水平。
本研究设计了一个基于大数据和机器学习的音乐流行趋势可视化分析系统，通过特征工程和算法优化实现播放量预测，提升音乐推荐精准度。系统整合用户行为和音乐属性数据，采用协同过滤与机器学习结合的方法，经实验验证能有效提高推荐效果。研究从技术、经济和社会三方面论证了系统可行性：技术上实现精准预测，成本可控且经济效益显著，同时满足用户个性化需求并推动音乐产业发展。该系统为音乐推荐领域提供了新思路，通过可视化分析
本文研究设计了一个基于大数据的年轻女性服装个性化推荐系统。针对年轻女性追求时尚个性化和定制化的需求，系统通过分析用户行为、服装属性及市场趋势数据，构建用户画像和推荐模型。采用机器学习算法实现精准匹配推荐，提高准确性和用户满意度。系统还提供销量统计、价格分布等多维度数据可视化分析，为商家决策提供支持。
本文介绍了一个基于SpringBoot框架的急救中心资源调度系统，旨在解决当前急救资源配置不合理、调度效率低下等问题。系统通过整合信息技术手段优化资源配置流程，提升应急响应速度，实现智能化管理。研究包含三个核心维度：构建统一数据管理平台实现实时监控；利用SpringBoot框架提升系统性能；开发数据驱动的调度算法优化方案。系统采用微服务架构，具备多源数据整合、智能调度决策、可视化交互等功能，并通过
本文摘要介绍了基于LSTM的云南省天气预报预测系统的设计与实现。云南省复杂的地形和气候特征导致传统数值天气预报模型精度受限，亟需发展智能预报技术。系统采用Java语言开发，使用Spring Boot框架简化配置，MySQL数据库存储数据。LSTM模型通过学习历史气象数据的时空演变规律，构建数据驱动的预测模型，弥补传统物理模型的不足。系统实现了天气预报的精准预测功能，为省级气象部门提供智能预报辅助工
文章摘要： 本研究探讨了基于深度学习的个性化饮食推荐系统，旨在解决传统饮食方案通用性不足的问题。系统采用Java+Spring Boot技术栈，结合MySQL数据库，通过分析用户身体指标、饮食记录、基因数据等多维信息，利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）实现动态营养推荐。功能模块包括用户画像构建、实时反馈、跨文化饮食适配等，并集成游戏化设计提升用户依从性。系统解决了数据融合、隐私保护
本文设计并实现了一个基于Python和大数据技术的短剧推荐系统，通过爬虫抓取豆瓣等平台数据，运用机器学习算法分析导演、主演等特征预测评分人数，实现精准推荐。系统包含数据抓取、处理、预测及可视化模块，有效解决用户在海量短剧中筛选内容的问题。实验证明该系统能提升用户体验，具有实用价值，为短视频推荐领域提供了新思路。系统架构完整，涵盖从数据采集到结果呈现的全流程，可帮助平台更好地理解用户需求，优化追剧体
本研究旨在设计并实现一个基于协同过滤算法的音乐推荐系统，通过融合机器学习模型进行评论量预测，以提升音乐推荐的准确性和个性化水平。
本研究开发了一种基于机器学习的智能交通流量预测系统，通过整合北京多源交通数据（道路监控、交通卡口等），利用大数据处理和机器学习算法实现实时分析与短期精准预测。系统采用数据挖掘和模式识别技术，揭示交通流量的时空特征，并配备数据可视化功能（热力图、折线图等）和友好交互界面。实验证明该系统能有效提升交通管理效率、缓解拥堵，具有实用性和可扩展性，可为智慧城市建设提供决策支持，应用前景广阔。系统架构包含数据
编译期检查— 字段名写错直接红，不怕重构代码可读性好比"username"直观条件动态拼接一行搞定，告别 if-else日常开发中 80% 的查询用它就够了，剩下 20% 复杂场景老老实实写 XML。我正在用"一个人+AI"的模式开发微信小程序"面狮狮"，微信搜索即可体验。
在AI技术快速发展的今天，Java作为一种成熟稳定的企业级编程语言，在智能体开发领域具有不可替代的优势。Java AI智能体开发指的是利用Java技术栈构建能够感知环境、自主决策、执行任务的AI应用。相比于Python在AI算法层的统治地位，Java凭借其高并发处理能力、跨平台特性、丰富的生态框架（如Spring Boot、MyBatis Plus）以及对企业级应用的原生支持，成为智能体后端服务、
系统后端使用Springboot作为开发框架，前端使用Vue进行开发，数据持久化使用MySQL，B\S架构下完成跨端资源的管理。系统分为通知公告、快递资讯、寄件信息、物流信息、快递取件、评论管理、快递类型、仓库商品、资源管理、公告发布。流程设计以用户操作方便、权限分明为原则，达到信息立即查找、评论交流、资源快速分配的目的。经过实际测试可知，该系统在数据处理、页面响应、用户权限管理等各方面都表现良好
《Java AI智能体开发实战》文章摘要：本文系统介绍了基于Java技术栈开发AI智能体的全流程实践。核心内容包括：1) 技术选型（Spring Boot+MyBatis Plus+Redis+多端适配）；2) 智能交互设计（多轮对话、AI绘图、语音合成等）；3) 关键模块实现（会员计费、轮训账号、内容改写）；4) 部署优化建议（异步化处理、对话压缩、CDN加速）。文章特别强调了Java在企业级A
Non-AI agents 讲的是：在 Agent 系统中，不是所有节点都必须由 AI 驱动，很多任务更适合由规则代码、系统服务或人工来承担；而 Human-in-the-loop 则是把“人”明确纳入工作流中，用于审批、兜底、纠错和高风险场景控制。
另外，如果大家想看看更多关于OpenClaw的使用技巧、插件推荐或者与其他工具的对比评测，我最近在TopClaw（https://top.wokk.cn/）上整理了不少实战经验，里面有一些我踩过的坑和懒人模板，感兴趣的朋友可以过去逛逛，说不定能帮你省掉很多摸索的时间。之前我一直在用OpenClaw的老版本，功能虽然强，但免费版很多高级特性都是灰色的，比如自定义脚本注入、多线程并发抓取、协议深度解析
后续启动命令都需要在中执行。PowerShell打开后会出现一个黑色或蓝色的命令窗口，后续命令都可以在这里输入。进入项目目录，然后继续执行后面的启动命令。
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