本文介绍了一种本地化方案，使用SpringAI和Ollama在本地运行开源大模型，将自然语言转换为SQL语句。该方案通过Ollama框架运行Qwen2模型（推荐7B或轻量级1.5B版本），SpringBoot集成SpringAI实现API调用。文章详细说明了环境配置（WSL2/Docker）、模型下载测试、Spring项目搭建及核心代码实现，并提供了Prompt模板设计技巧。相比OpenAI云端方

本文介绍如何利用开源工具n8n在Windows11+WSL2环境下搭建轻量级CI/CD自动化流程，实现GitHub代码推送后自动部署到服务器。文章首先对比n8n与传统CI/CD工具的优缺点，指出n8n适合个人项目和小团队使用。然后详细讲解通过Docker Compose部署n8n的步骤，包括环境准备、配置文件编写和启动验证。核心部分展示如何构建完整工作流：配置GitHub Webhook触发器、添

如何在Windows 11上通过WSL2+Docker Desktop搭建高性能Java开发环境。传统Windows开发存在I/O慢、路径兼容性差等问题，而WSL2方案结合了Linux性能优势和Windows易用性。文章详细演示了WSL2安装配置、Docker集成、Java环境搭建等步骤，重点强调必须将代码放在WSL内部文件系统以获得最佳性能。实测显示该方案使SpringBoot构建速度提升3倍，

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本文介绍了使用weixin-java-mp依赖获取微信用户openId的方法。首先创建Spring Boot项目并引入相关依赖，通过WeChatController实现授权和回调接口。然后申请微信测试号，配置appID、appsecret和回调域名。最后通过访问/authorize接口触发授权流程，在回调中获取用户openId和基本信息。文中提供了完整的代码示例和测试步骤，适合开发者快速实现微信网

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本文介绍了如何利用LangChain4j+Ollama在SpringBoot项目中搭建Text-to-SQL智能查询系统，实现自然语言转SQL的功能。首先分析了Text-to-SQL面临的结构认知断层、SQL执行容错和安全风险三大核心挑战，然后详细说明了技术选型（LangChain4j+Ollama+DeepSeek-Coder）的理由。文章提供了完整的环境准备指南和代码实现方案，重点讲解了Sql

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记下方便查询使用： --当前的数据库连接数select count(*) from v$process --数据库允许的最大连接数select value from v$parameter where name = 'processes';orshow parameter processes; --修改最大连接数alter system set ...

-permanent：永久生效；(如果没有此参数，则只能维持当前服务生命周期内，重新启动后失效；重启（添加/关闭端口后，需要重启才能生效）