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类型功能典型应用图像生成模型根据文本/图像条件合成新图像DALL-E、通义万相图像理解模型对输入图像进行分析识别分类、检测、分割Spring AI 的设计优势：提供了统一的ImageModel接口，允许开发者通过最小的代码在不同的图像模型之间切换。语音识别（ASR）：将语音转换为文本语音合成（TTS）：将文本转换为自然语音Spring AI 提供了和接口。统一接口抽象ImageModel等接口屏蔽

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为了更方便简单的访问数据库,出现了一些持久层框架,其实就是对JDBC进行了更深层次的封装.让用户通过简单几行代码就可完成数据库的访问.但是不同的应用程序访问的数据库不同,这些持久层框架就需要支持用户可以自定义配置数据库的连接信息.配置文件主要是为了解决硬编码带来的问题，把可能会发生改变的信息，放在一个集中的地方，当我们启动某个程序时，应用程序从配置文件中读取数据，并加载运行.但是不同的用户有不同的

1.生成验证码请求:请求URL：/captcha/getCaptcha响应:验证码图片内容浏览器给服务器发送一个这样的请求,服务器返回一个图片,浏览器显示在页面上2.校验验证码是否正确请求:请求URL：/captcha/check请求参数：captcha=xn8d请求参数：captcha=xn8d响应:true根据用户输入的验证码,校验验证码是否正确. true: 验证成功. false: 验证失

日志对我们来说并不陌生，从JavaSE部分，我们就在使用来打印日志了。通过打印日志来发现和定位问题，或者根据日志来分析程序的运行过程。在Spring的学习中，也经常根据控制台的日志来分析和定位问题。随着项目的复杂度提升，我们对日志的打印也有了更高的需求，而不仅仅是定位排查问题。比如需要记录一些用户的操作记录（一些审计公司会要求），也可能需要使用日志来记录用户的一些喜好，把日志持久化，后续进行数据分

主要介绍了SpringBoot对一些统一功能的处理支持.拦截器的实现主要分两部分: 1. 定义拦截器(实现HandlerInterceptor接口) 2. 配置拦截器统一数据返回格式通过来实现统一异常处理使用来实现,并且可以分异常来处理了解了DispatcherServlet的一些源码.

"""一个人的信息。"""name: Optional[str] = Field(default=None, description="这个人的名字")hair_color: Optional[str] = Field(default=None, description="如果知道这个人头发的颜色")skin_color: Optional[str] = Field(default=None, d

一旦我们有了示例数据集，就需要考虑提示中应该有多少个示例。关键的权衡是，更多的示例通常会提高性能，但更大的提示会增加成本和延迟。超过某个阈值，太多示例可能会开始混淆模型。找到正确数量的示例在很大程度上取决于模型、任务、示例的质量以及成本和延迟限制。有趣的是，模型越好，它需要精准的示例就越少。但其实，最佳的方法是使用不同数量的示例进行一些实验。若此时我们有【大量】的示例数据集。对于大模型来说，就没必

对于【AI大模型】来说，它最擅长的是语义理解和文本总结，最不擅长的就是获取实时的信息。因为大模型的训练数据是有截止日期的！对于【搜索引擎】来说，它最擅长的就是获取实时的信息，缺点是信息分散，每次都需要人为进行总结。大模型与搜索引擎的结合，就是给AI配备了一个活字典，让AI可以随时进行查阅。下图展示了一个最简单的AI搜索工作流程，搜索引擎在这里充当知识库，结合我们的查询语句，大模型便可以从知识库中获