本文介绍了微信小程序前端开发的核心知识点与入门实践。首先对比了小程序与Web前端的三点差异：组件标签不同、使用rpx自适应单位、运行环境依赖微信API而非浏览器DOM。然后详细讲解了开发准备步骤，包括微信开发者工具的安装配置，以及小程序项目目录结构。重点演示了一个交互页面的完整开发流程：通过WXML构建页面结构、WXSS编写样式、JS实现逻辑交互，并强调数据绑定和事件处理的注意事项。最后总结了新手

原理，在应用程序中对本地执行的SQL进行拦截，解析、改写、路由处理。ShardingJDBC相比于MyCat个人感觉要更简单一些，因为不需要下载，也不需要自己完全编写配置文件，：将数据分散存储，使得单一数据库/表的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库性能的目的。热点数据太多，数据库缓存不足，产生大量磁盘IO，效率低下。请求数据太多，带宽不够，网络IO瓶颈。我们通过修改MyCat

是一个类型参数，意味着这个节点可以存储任何类型的数据。首先我们需要定义一个ListNode节点的。

开源大模型发展迅速，主要包括DeepSeek Janus（13亿参数）、Phi-4（140亿参数）、Llama3、Qwen系列（通义千问）等。这些模型在自然语言处理、代码生成、多模态理解等领域表现优异，支持长上下文（如128K tokens）。DeepSeek的V3和R1采用混合专家架构，参数达6710亿。OpenAI也回归开源，发布GPT-OSS系列。这些模型推动了AI研究与应用发展，为开发者提

本文系统介绍了大模型的核心概念与技术要点。首先阐述了Tokens作为文本处理基本单元的作用，以及最大上下文长度的限制原理。随后解析了embedding、模型蒸馏和微调等关键技术，并说明RAG框架如何结合检索与生成。最后对比了主流大模型产品：OpenAI的GPT-5/4o系列突出多模态与推理能力，Claude3系列强调性能平衡，GLM-4则专注复杂推理。文章还提及了API调用计费机制，为开发者提供了

随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（LLM）已经成为现代应用开发的重要组成部分。作为Java开发者，掌握如何高效、稳定地集成AI能力到我们的应用中，已经成为必备技能。本文将系统性地介绍在Java项目中调用大模型API的各种方法和最佳实践。

大模型Skills调整是一种轻量化落地方法，通过标准化文档封装特定任务流程和规则，无需修改模型参数即可为通用大模型添加专属能力。核心特点是轻量化、模块化和可复用，区别于传统微调和Prompt。实践流程包括需求拆解、技能封装、调试优化和落地复用四个步骤，并提供了Java面试话术生成和合同审核两个完整案例。关键注意事项包括明确具体需求、完善规则约束和持续迭代优化。这种方法能快速实现大模型从通用智能到专

该agent目标：替代客服重复问答、自动处理常见咨询、自动拉工单、自动流转问题、沉淀知识库，直接给客服团队提效。Agent 能自动：联网查最新信息、爬取公开资料、操作表格 / 文档、调用插件、发通知、调度其他系统。职场、办公、运营、学生、科研里机械、重复、流程化的工作，都可以交给 Agent 自动跑，节省大量时间。就是会思考、会聊天、懂知识的大脑，比如 GPT、文心一言、通义千问、豆包这类。这些都

该agent目标：替代客服重复问答、自动处理常见咨询、自动拉工单、自动流转问题、沉淀知识库，直接给客服团队提效。Agent 能自动：联网查最新信息、爬取公开资料、操作表格 / 文档、调用插件、发通知、调度其他系统。职场、办公、运营、学生、科研里机械、重复、流程化的工作，都可以交给 Agent 自动跑，节省大量时间。就是会思考、会聊天、懂知识的大脑，比如 GPT、文心一言、通义千问、豆包这类。这些都

该agent目标：替代客服重复问答、自动处理常见咨询、自动拉工单、自动流转问题、沉淀知识库，直接给客服团队提效。Agent 能自动：联网查最新信息、爬取公开资料、操作表格 / 文档、调用插件、发通知、调度其他系统。职场、办公、运营、学生、科研里机械、重复、流程化的工作，都可以交给 Agent 自动跑，节省大量时间。就是会思考、会聊天、懂知识的大脑，比如 GPT、文心一言、通义千问、豆包这类。这些都