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分布式环境下flume实例的日志收集 KafkaLog4jAppender死锁问题定位及解决一、背景二、技术方案方案一方案二最终选型三、实施过程四、KafkaLog4jAppender死锁问题定位及解决1.问题定位2.解决方案一、背景目前使用flume（apache下的一个开源的顶级项目,是一个分布式,可扩展,高可用,高可靠的,轻量级数据收集框架,主要用来做数据的收集,聚合,和传输）进行日志数..
这几年市面上的 AI 编程工具，基本都盯着 “代码生成” 这一个点使劲。现在大部分开发团队都用上了 AI 编程助手，但说实话这类工具大多泛而不精，就只会补补代码片段、生成点基础代码，对咱们 Java 开发日常碰到的非编码问题，压根没啥解决能力，甚至有些操作还帮倒忙，反倒让我们多了不少手动调整的活儿。其实咱 Java 程序员真正写代码的时间没多少，80% 的精力全耗在那些重复又磨人的杂事上：排查依赖
云函数即在云端运行的函数，开发者可以在cloudfunctions文件夹中“新建Node.js云函数”，随后便会出现一个新的子文件夹，我们可以将函数编写在该子文件夹下的index.js文件中，并右键该文件夹，选择“上传并部署：云端安装依赖”选项，来将云函数部署到云端服务器中，随后即可在小程序端进行调用，调用云函数的方法为wx.cloud.callFunction()。微信小程序特色的云开发能为开发
而且对于 Java 相关的技术栈，如 Java EE、Maven、Gradle 等，也都提供了良好的支持，满足了不同项目场景下的开发需求，无论是小型应用开发还是大型企业级项目构建，都能应对自如。无论是常见的主流编程语言，还是一些较为小众的编程语言，CodeGeeX 都能提供良好的支持，满足了各种特殊项目的开发需求。这一模式为不同规模的用户提供了合理的定价方案，个人开发者可以免费使用其基础功能，而企
2026年轻量级自托管Wiki工具PowerWiki凭借无数据库依赖、纯Git驱动和现代UI体验脱颖而出。该工具完美结合Obsidian的本地编辑优势与Web访问便利性，支持自动Git同步、Markdown渲染、PDF预览等功能，5分钟即可完成部署。相比传统Wiki方案，PowerWiki在轻量化与现代体验间取得平衡，特别适合个人开发者、小团队及注重数据隐私的用户。其极简架构和专注设计理念，使其成
本文探讨了AI Skill如何将Java开发中的重复性工作（如Controller层、Service层、CRUD等）转化为可复用的自动化模块。传统开发模式80%时间耗费在低价值劳动上，而Skill模式通过抽象规则、调用预置能力，实现从"手工编码"到"规则设计+AI执行"的范式升级。这种模式解放程序员生产力，使其专注于架构设计等创造性工作，将方法编写时间从10
PyFlink UDF开发核心要点：1)区分逐行处理与Pandas批量处理两种模式；2)必须打包UDF代码避免集群运行失败；3)资源预加载应放在open()方法中；4)通过FunctionContext获取作业参数实现配置化；5)单元测试时可通过_func获取原始函数。最佳实践包括：强制打包分发、资源预加载、参数配置化、优先使用Pandas UDF以及保持良好可测试性。这些要点解决了PyFlink
Flutter for OpenHarmony开发中，Riverpod和Bloc是两大主流状态管理方案。Riverpod采用声明式设计，代码简洁无样板，适合小型项目快速开发；Bloc基于事件驱动，架构分层清晰，更利于中大型项目的长期维护和团队协作。OpenHarmony平台兼容性测试显示，两者均能良好运行，Riverpod构建体积更小，而Bloc的热重载状态保留更稳定。测试方面，Bloc的工具链更
Go和Rust都摒弃了传统的类继承机制，采用"组合优于继承"的设计理念。继承在大型项目中会导致紧耦合、脆弱基类、多重继承混乱等问题，而组合+接口/trait提供了更灵活、低耦合的替代方案。Go通过结构体嵌入和接口实现行为复用，Rust则使用trait和泛型。两种语言的设计者都认为继承会增加长期维护成本，而组合方式更符合现代软件开发的需求，能提供更好的可测试性、可预测性和安全性。
文章详细介绍了构建企业级检索增强生成(RAG)系统的六大核心技术环节：查询构建、查询转换、智能路由、索引优化、精准检索与排序以及生成与闭环。通过模块化设计，从自然语言理解到最终生成的完整流程，解决了大模型"幻觉"和知识滞后问题，帮助开发者搭建高精度、高可用的AI应用系统。
为帮助开发者突破单元测试编写的瓶颈，本次实战测评聚焦飞算JavaAI单元测试生成器，从功能实用性、操作便捷性、测试质量等维度展开全面验证，客观呈现这款工具的实际表现，为开发者选择单元测试辅助工具提供有价值的参考。二是效率极高，较人工编写测试用例耗时减少80%以上；对于希望摆脱单元测试编写困境、提升测试效率与质量，同时将更多精力投入业务开发的Java开发者而言，飞算JavaAI单元测试生成器是一款极
多模态RAG技术面临实际应用挑战，当前主流有两种实现思路：模态对齐和使用文本作为中间模态转换。目前多模态模型多只支持文本与其他一种模态的转换，无法同时处理多种模态数据。通过研究如Clip模型发现，多模态RAG可通过同模态搜索或跨模态搜索实现，跨模态搜索可采用向量转换或文本总结作为中间格式。多模态RAG技术尚处初级阶段，需针对不同场景采用不同实现方案。
PageIndex是一种革命性的无向量RAG系统，通过构建文档层次树结构并利用大语言模型进行推理驱动检索，实现了从"相似度匹配"到"推理思考"的范式转移。在FinanceBench基准测试上达到98.7%准确率，远超传统向量方案。该方法无需向量数据库，保留自然文档结构，模拟人类专家阅读方式，使检索过程更可解释高效，特别适合需要精确检索和专业文档分析的场景。---
Agentic RAG是对传统RAG的革命性升级，将AI从被动信息检索者转变为主动问题解决者。它具备智能规划、动态检索、反思优化和工具集成四大组件，通过"规划-执行-反思"循环实现复杂任务处理。本文详细解析架构差异、实现方法及实战应用，展示如何利用LangChain构建智能体系统，在研究分析、技术支持和商业决策等场景中展现强大价值。
AI领域近期呈现快速迭代与多场景应用趋势：OpenAI与思科合作将Codex融入企业开发流程，使软件缺陷修复效率提升15倍；字节跳动发布AI Agent平台扣子2.0，强化职场办公智能化；GitHub热门项目如opencode和AionUi显示AI在协同办公中的深度整合。技术发展呈现三大特点：1）从工具向智能协作者转型；2）开放生态降低使用门槛；3）场景驱动取代技术驱动。快手可灵AI、爱诗科技世界
大语言模型（LLMs）在决策场景中常因贪婪性、频率偏差和知行差距表现欠佳。研究者提出强化学习微调（RLFT），通过自我生成的推理链（CoT）优化模型，提升决策能力。实验表明，RLFT可增加模型探索性，缩小知行差距，但探索策略仍有改进空间。
这个并不是我们的代码出现了问题,而是boot 单元测试本身的问题。1.去掉注解 @SpringBootTest。
研究团队认为，未来，AI Agents的发展将朝着更加自主化、智能化的方向演进。它们不再局限于被动响应，而是能基于上下文和目标主动推理，具备主动智能（Proactive Intelligence）。通过深度集成外部工具（Tool Integration）和因果推理能力（Causal Reasoning），AI Agents可以更高效地处理复杂问题。持续学习（Continuous Learning）
在大模型应用开发中，如何科学、自动化地评测 LLM（大语言模型）的输出质量，一直是让开发者头疼的问题。人工评测虽然靠谱，但效率太低，根本无法支撑快速迭代。
《OKR与敏捷开发的双轨协同：谷歌AdWords技术债管理实践》摘要 谷歌AdWords团队在OKR与敏捷开发协同实践中发现，技术债积累会形成"短期交付-长期阻滞"的恶性循环。通过2008年的改革，团队建立三大原则：将技术健康度设为显性OKR、以敏捷迭代分期还款、制定严格完成标准。具体实施"三板斧"：技术债工单可视化、20%固定还款预算、DoD质量红线。沟通
DeepEval是Confident AI开发的一个包，用于语言模型的单元测试和集成测试。它的目标是让开发者能够通过合成数据创建、测试和优化模型，从而实现更高效的迭代和更可靠的模型性能。
小型语言模型正变得日益重要，用户寻求功能强大且能高效部署的模型。社区已经涌现出许多出色的小型模型，它们不断突破该规模模型能力的界限。通过 SmolLM3，HF也很高兴能为大家贡献一个全新的、性能具有竞争力且完全开源的 30 亿参数模型：
实时视频流人脸检测系统是一种能够连续处理视频输入并识别其中人脸的计算机视觉应用。该系统基于OpenCV（开源计算机视觉库）构建，利用其强大的图像处理和机器学习算法实现对视频流中的人脸进行实时检测。系统的核心功能包括视频捕获、图像预处理、人脸检测和结果展示等模块，形成一个完整的处理流水线。与传统静态图像人脸检测不同，实时系统需要考虑性能优化、帧率稳定性和资源管理等多个方面，以确保检测过程的流畅性和准
本文摘要：实现了文件上传功能的多重优化方案，包括本地上传和OSS上传的自动切换机制。主要修改内容包括：1）在application.yml中配置上传类型和降级开关；2）通过WebMvcConfiguration配置静态资源访问路径；3）CommonController实现了本地上传失败自动切换OSS上传的降级逻辑，包含文件校验、路径解析等安全措施；4）OssConfiguration根据配置条件创
总的来说，Spring AI项目通过对请求参数的自适应兼容处理，简化了与第三方接口的交互过程。通过对参数构造和数据处理的精细化管理，确保了无论是在功能调用，还是在API对接中，都能稳定、高效地工作。在我们深入分析了toPrompt()和方法的实现后，可以看到，它们通过抽象和封装有效地处理了复杂的接口请求，确保了用户的输入和系统的响应能够高效流畅地匹配。对于开发者而言，理解这些核心方法和自适应处理逻
你以为RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索只能靠向量？那你可就out了！今天，咱们就来聊聊如何用“向量+关键词”双剑合璧，打造检索界的“六边形战士”——融合检索（Fusion Retrieval）。
最近，**AI 智能体 (AI Agent)** 是热门话题——很多大厂和创业公司都在开发实现各种 AI Agent。
2023年，我们谈论“提示词工程（Prompt Engineering）”，把它视为一种类似炼金术的魔法；2025年，随着 Agent 架构的成熟，行业正在经历一场静悄悄却剧烈的范式转移。Prompt Engineering 正在消亡，Skill Engineering（技能工程）正在确立为大模型应用开发的“金标准”。对于大模型应用工程师而言，核心竞争力不再是“谁能写出更优美的散文让 AI 听话”
在这样的大趋势下，开源跨境商城脱颖而出，成为众多企业布局跨境电商业务的重要选择。无论是商品的名称、详细描述、价格设定，还是库存数量、商品分类以及精美的图片展示等，都能通过简洁直观的操作界面进行处理 ，还支持批量操作，大大提高了商品管理的效率，即使面对庞大的商品库存也能游刃有余。企业可以根据自身业务的发展和变化，方便地对系统进行二次开发，添加新的功能模块或与其他系统进行集成，如与企业资源规划（ERP
DeepSeek 与 C 语言结合进行应用检查代码的详细方案记得关注本博客
一、自定义Hook基础概念1.1 什么是自定义Hook？1.2 第一个自定义Hook：useCounter二、自定义Hook进阶应用2.1 带选项的自定义Hook：useLocalStorage2.2 异步数据获取Hook：useFetch三、组合多个Hook的高级应用3.1 组合Hook示例：useUserData四、自定义Hook最佳实践4.1 命名规范4.2 代码组织4.3 状态管理4.4
RAG技术通过结合检索与生成，解决大模型知识截止和幻觉问题。文章详解RAG发展历程、技术框架、工具选型及性能优化方法，包括混合检索、Query Rewriting、Rerank等技术，以及Graph RAG应用。企业级RAG系统需关注数据质量、分块策略、索引结构和缓存优化，通过工程手段实现知识管理，构建稳定可靠的智能问答系统。
本文深入解析了四种大模型智能体记忆增强框架(MEMRL、ReasoningBank、ReMe、MACLA)，通过外部记忆实现智能体在不更新模型参数情况下的持续自我进化。这些技术将记忆从静态档案转变为可进化的闭环机制，解决传统RAG方法"语义相似≠真正有用"的问题，让AI智能体能够越用越强，实现真正的"学习"而非简单"存储"。对大模型开发者与AI研究人员具有重要参考价值。
Trae等AI编程工具中的"Skills"是指自定义的AI助手角色或系统提示词，通过配置技能使AI更精准理解需求。一个Skill包含YAML元数据和流程说明，用于固化最佳实践。文章提供了多个可直接使用的技能包模板，包括代码审查、团队规范、测试生成、文档编写等，每个模板都包含具体的使用场景和执行步骤说明。这些技能包可帮助开发者提高代码质量、规范团队协作、确保安全合规等，用户只需复
AI测试工具市场繁荣背后隐藏同质化危机：市场规模超百亿，但68%工具功能高度重合，83%基于Transformer架构。技术栈趋同、数据闭环缺失导致创新停滞，VC驱动短视开发模式加剧问题。这引发测试团队能力退化和技术负债积累。破局需构建差异化能力矩阵，建立联邦测试生态，培养AI增强型工程师。建议从业者采用"三维评估罗盘"（技术前瞻性30%、业务贴合度40%、伦理稳健性30%），
能帮助接手项目的人快速了解项目的流程这点真的很重要，我新接手项目的时候，就只有同事简单的说了几句话，我甚至只能知道这项目是 AI 提问回答流程，然后我直接懵逼，不过通过单元测试，我一步步看来下，倒是能大概了解了项目整体的逻辑。降低代码出错的概率每次在原有接口进行了一系列改动，在没有单元测试之前都要自己去。
本文详细介绍了四种AI代理的评估方法：编码Agent关注代码运行结果和工作过程；对话Agent评估最终状态和互动质量；研究Agent注重搜索全面性和来源可靠性；计算机使用Agent检查界面操作和逻辑正确性。最后介绍了pass@k(可用性)和pass^k(稳定性)两个关键评估指标，帮助开发者全面评估AI代理能力。
依赖注入（Dependency Injection，简称 DI）是一种设计模式，它让对象之间的依赖关系由外部容器来管理，而不是由对象自己创建或管理依赖。这种模式可以降低代码的耦合度，提高可测试性和可维护性。Java EE 6 引入了 JSR 330（Dependency Injection for Java）规范，定义了标准的依赖注入注解，如。手动管理依赖关系在大型项目中会变得非常繁琐，因此出现了
OrderService 强依赖于 ProductService 和 UserService 的具体实现，如果要替换成其他实现，就需要修改 OrderService 的代码。在 CoffeeMaker 类的字段上使用 @Autowired 注解，告诉 Spring 容器在创建 CoffeeMaker 对象后，自动为这些字段注入依赖的对象。简单来说，依赖注入就是将一个对象所依赖的其他对象，通过外部的
因为我们是属于App的一个渠道方，Native方面并不是我们组内人员开发的（其实主要大公司在代码方面管得很严无法拿到Native的iOS和Andriod的代码所以这个需要和他们管沟通，不然无法做App的UI自动化），我们的前端开发主要做的是里面的H5页面，并且手机端的需求现在还经常有变化，所以手机端的UI自动化还不纳入UI自动化的执行范围，我们主要做的是PC Web端的UI自动化。自动化脚本只有2
pytest 在运行自动化脚本的前后会执行两个特殊的方法，分别是 setup 和 teardown 在执行脚本之前会执行 setup方法，在执行脚本之后会执行 teardown 方法，我们可以在 setup 中进行获取驱动对象的操作，在teardown 中进行关闭驱动对象的操作。
本文摘要： 单元测试部分介绍了Junit框架的优势和使用方法，包括测试方法编写规范、断言机制和常用注解，相比传统main方法测试更高效规范。 反射部分详细讲解了获取Class对象的三种方式（类名.class/Class.forName/对象.getClass），以及通过反射获取构造器、成员变量和方法的操作： 构造器：获取Constructor对象并初始化实例 成员变量：Field对象进行取值赋值操
本文介绍了在KMP项目中实现跨平台单元测试的方法。首先阐述了测试对验证代码正确性、重构安全和多平台兼容的重要性，并推荐使用Kotlin Test框架。通过MockUserDao示例展示了模拟对象的实现方式，分别提供了Android平台（JUnit+Mockito）、JVM平台（鸿蒙）和Web平台（Jest/Mocha）的具体测试方案。文章还展示了Kotlin测试代码编译为JavaScript的形式
afterAction(x：action)| 设定预期返回一个函数执行的操作。| verify(methodName, argsArray)| 验证methodName（函数名字符串）所对应的函数和其参数列表argsArray的执行行为是否符合预期，返回一个VerificationMode：一个提供验证模式的类，它有times(count)、once()、atLeast(x)、atMost(x)、
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