摘要： Java凭借其稳定性、高并发性能和成熟生态，成为大模型后端服务的优选技术。在向量数据库交互这一核心场景中，Java通过封装大模型Embedding接口与向量数据库SDK，实现知识的高效存储与检索，并支持多数据库灵活适配。结合Spring Boot框架，Java可构建高可用的大模型后端服务，通过缓存、异步处理等优化手段提升性能，为大模型落地提供可靠的工程化支持。

摘要： Java凭借其稳定性、高并发性能和成熟生态，成为大模型后端服务的优选技术。在向量数据库交互这一核心场景中，Java通过封装大模型Embedding接口与向量数据库SDK，实现知识的高效存储与检索，并支持多数据库灵活适配。结合Spring Boot框架，Java可构建高可用的大模型后端服务，通过缓存、异步处理等优化手段提升性能，为大模型落地提供可靠的工程化支持。

本文围绕三级等保要求下的系统登录安全建设展开，从合规、技术和管理三个维度提出系统化解决方案。技术层面强调构建"唯一身份标识+多因素认证+最小权限管控+全流程审计"的四维防护体系，通过IAM平台、RBAC模型等技术手段实现精准身份验证和权限控制。管理层面提出建立制度规范、开展安全培训、完善应急机制等长效保障措施。文章指出，企业应以三级等保为基础，结合AI等新技术持续优化登录安全体

本文介绍了MySQL慢查询日志的配置与分析方法。首先讲解了慢查询日志的核心参数，包括开关设置、阈值配置和日志输出方式。然后详细说明了临时和永久两种配置方法，重点介绍了生产环境下的永久配置步骤。最后提供了三种日志分析技巧：直接查看日志文件、使用mysqldumpslow工具统计分析和结合EXPLAIN命令优化SQL执行计划。通过合理配置和分析慢查询日志，可以快速定位数据库性能瓶颈，为SQL优化提供明

在人工智能开发领域，Python 凭借丰富的生态和简洁的语法长期占据主导地位，但在企业级应用、高性能后端、Android 开发等场景下，Java 的稳定性、跨平台性和庞大的开发者生态依然无可替代。TensorFlow Java 作为 TensorFlow 官方提供的 Java 绑定，为 Java 开发者打开了 AI 开发的大门 —— 无需切换语言，即可无缝集成 TensorFlow 的强大能力。本

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摘要 ONNX Runtime for Java为Java生态提供跨框架、高性能的AI推理能力，解决企业AI模型落地的核心痛点。它能统一解析不同训练框架导出的ONNX模型，通过计算图优化和硬件加速提升推理性能3-5倍，支持跨平台部署并与Spring等Java框架无缝集成。在金融实时风控、电商推荐、医疗影像分析等场景中，ONNX Runtime for Java实现了毫秒级推理响应，帮助企业在不重构

摘要 ONNX Runtime for Java为Java生态提供跨框架、高性能的AI推理能力，解决企业AI模型落地的核心痛点。它能统一解析不同训练框架导出的ONNX模型，通过计算图优化和硬件加速提升推理性能3-5倍，支持跨平台部署并与Spring等Java框架无缝集成。在金融实时风控、电商推荐、医疗影像分析等场景中，ONNX Runtime for Java实现了毫秒级推理响应，帮助企业在不重构

在 AI 模型部署的场景中，ONNX（Open Neural Network Exchange）已成为模型格式的事实标准之一，而 ONNX Runtime 作为微软推出的高性能推理引擎，能够高效运行 ONNX 模型，支持多平台、多语言。本文将聚焦ONNX Runtime for Java，从环境搭建、核心 API、实战案例到性能优化，全方位讲解如何在 Java 项目中落地 ONNX 模型推理。

摘要： 产生式规则是人工智能中经典的知识表示方法，采用“IF-THEN”结构模拟人类逻辑判断，广泛应用于专家系统、故障诊断等领域。其核心由规则库、事实库和推理机构成，支持正向（数据驱动）和反向（目标驱动）两种推理模式，具有直观、模块化、可解释性强等优势。尽管存在规则爆炸、模糊知识处理等局限，但通过结合模糊数学或框架表示法，仍能有效应对复杂场景。产生式规则凭借简单可靠的特点，在AI领域持续发挥重要作