摘要： 大型语言模型(LLM)的"幻觉"问题是企业级AI应用的主要障碍。传统检索增强生成(RAG)方案仅缓解表面问题，而知识图谱(KG)结合本体论能从根本上解决这一挑战。KG通过结构化语义网络实现确定性推理，相比RAG具有多跳推理、解释性强和数据整合三大核心优势。研究表明，将KG作为AI Agent架构的核心组件，而非可选功能，是构建可信企业级智能系统的关键路径。

摘要：LeetCode 59题要求生成一个n×n的顺时针螺旋填充1到n²的矩阵。采用分层模拟法，通过维护四条边界(top/bottom/left/right)逐步收缩填充：先从左到右填充上层，再从上到下填充右层，接着从右到左填充下层，最后从下到上填充左层，循环直到填满所有数字。该方法时间复杂度O(n²)，空间复杂度O(n²)。示例展示了n=3时的填充过程和结果矩阵。

摘要： 大型语言模型(LLM)的"幻觉"问题是企业级AI应用的主要障碍。传统检索增强生成(RAG)方案仅缓解表面问题，而知识图谱(KG)结合本体论能从根本上解决这一挑战。KG通过结构化语义网络实现确定性推理，相比RAG具有多跳推理、解释性强和数据整合三大核心优势。研究表明，将KG作为AI Agent架构的核心组件，而非可选功能，是构建可信企业级智能系统的关键路径。

摘要：MySQL索引优化的核心在于理解B+树结构特性，基于查询需求精准设计索引。优先覆盖高频查询条件，遵循最左匹配原则，高区分度列前置，避免冗余索引。注意索引失效场景如隐式类型转换、函数操作、通配符LIKE查询等。通过EXPLAIN分析执行计划，定期监控索引使用情况，结合业务动态调整。优化需平衡读写性能，避免过度索引增加写开销，同时利用覆盖索引减少回表操作。

本文介绍了Java中四种核心线性数据结构：数组、链表、栈和队列。数组通过连续内存存储元素，支持快速随机访问（O(1)），但插入/删除效率低（O(n)）；链表通过节点连接实现灵活存储，插入/删除高效（O(1)），但访问效率低（O(n)）。栈（LIFO）和队列（FIFO）分别通过数组或链表实现，适用于特定场景如函数调用和任务调度。文章通过代码示例和复杂度分析，帮助开发者根据性能需求选择合适的数据结构。

Java I/O模型演进：从BIO到AIO 本文深入解析Java三种I/O模型的核心区别与演进逻辑。BIO采用同步阻塞模式，每个连接对应独立线程，简单但资源消耗大；NIO通过通道、缓冲区和选择器实现同步非阻塞，单线程可管理多连接；AIO则基于异步回调机制，实现真正的异步非阻塞操作。文章详细对比了三种模型的技术原理、代码实现和适用场景，帮助开发者根据业务需求选择最合适的I/O方案。从操作系统层面的I

Java I/O模型演进：从BIO到AIO 本文深入解析Java三种I/O模型的核心区别与演进逻辑。BIO采用同步阻塞模式，每个连接对应独立线程，简单但资源消耗大；NIO通过通道、缓冲区和选择器实现同步非阻塞，单线程可管理多连接；AIO则基于异步回调机制，实现真正的异步非阻塞操作。文章详细对比了三种模型的技术原理、代码实现和适用场景，帮助开发者根据业务需求选择最合适的I/O方案。从操作系统层面的I

Java反射机制允许程序在运行时动态获取类的元数据（如类名、字段、方法等）并操作类的行为，是框架如Spring、MyBatis等的基础。反射的核心是Class类，可通过对象的getClass()方法、类的.class属性或Class.forName()三种方式获取Class对象。反射支持获取和操作类的字段、方法和构造器，包括私有成员，需通过setAccessible(true)绕过权限检查。反射的