构建了一套具备自我规划、工具调用、反思纠错及人类干预能力的数据智能体（Agent），通过 graph、multi-agent 模式将确定性流程与模型推理结合在一起，搭建了一套兼具流程确定性与智能化的数据智能体产品。的 Graph 编排与 Agentic 推理能力，DataAgent 将确定性流程与模型推理结合在一起，将原本碎片化的分析过程，转化为了兼具流程确定性与智能化的数据智能体。生态构建的一位

是 JetBrains 的早期访问计划，提供免费的全功能预览版本。你可以将其视为“官方公测版”——功能完整但处于打磨期，适合想提前尝鲜或免费使用正版 IDE 的开发者。为什么要关注 EAP？完全免费：EAP 版本在有效期内没有任何功能限制。提前体验新特性：比正式版早几个月用上生产力工具。影响产品方向：你的反馈可以直接提交给开发者，甚至影响最终版本的走向。注意：由于是不稳定版本，生产环境建议使用正式

在单体时代，一个 src/main/java 往往就能跑完整业务；到了微服务，每个服务由 1-3 个小组、5-10 名工程师共同维护，生命周期长达数年。此时「工程结构」不再只是目录，而是一份。每个叶子包都提供一个示例类名，可根据需要直接拷贝到 IDE 体验，为了缩短内容，把单测目录省略了，需要的话可自行添加。下面给出一个典型 order-service 应用的完整目录树。

Spring Security 6为动态URL权限验证提供了更多可能性。系统规模：小型系统选择简单方案，大型系统需要复杂方案性能要求：高并发场景必须考虑缓存策略实时性需求：权限变更是否需要立即生效团队能力：选择团队熟悉和维护的方案未来扩展：考虑系统的演进和扩展需求未来趋势云原生权限管理零信任架构集成AI驱动的动态权限调整更细粒度的资源权限控制无论选择哪种方案，关键在于理解业务需求，设计出既安全又灵

这篇文章会用 Java 17 的视角，把 CAS 从底层原理到实际落地系统地讲清楚。cmpxchg。

然后拿着这个报错去问了下 AI，AI 的回答：可能是 jar 包编译时的版本和运行时的版本不一致，且涉及到了方法签名的变更。真相终于大白了，Idea 默认应该是把类加载的验证这个操作给关闭了，因此通过 Idea 启动的时候不会进行校验，自然也不会报错了。错误，但是，这个微服务在发布到环境上的时候在本地 Idea 里面启动过，但是在 Idea 里面启动缺没有任何报错。的路径长度相同，且它在 pom

本文介绍了使用SpringAI + Ollama + LangFuse 构建大模型应用，包括整体的架构，和使用SpringAI构建应用的各个细节，在实际项目中，每个部分都会更复杂适用于企业级定制开发、复杂对话系统、RAG知识问答。

在这种情况下，我们不仅可以看到值，还可以看到来源，并且调试器会显示属性值是如何更新的调用栈。在运行集成测试时，并不总是明显应用连接的是哪个数据库——尤其对于像 Testcontainers 这样的工具，其端口和凭据可能经常变化。通过结合这些功能——Bean 检查、属性追踪、数据库连接检查、事务元数据和实体状态——我们可以全面了解应用在运行时的实际行为。在任何断点处，我们都可以确认实体是否附属于当前

Condition对象是由Lock对象创建出来的（调用Lock对象的方法）。当前线程调用Condition的等待/通知方法时，需要提前获取到Condition对象关联的锁。当调用await()方法后，当前线程会释放锁并在此等待；而其他线程调用Condition对象的signal()方法通知当前线程，并且当前线程重新竞争成功获取到同步锁后，当前线程才会从await()方法返回。以生产者-消费者模型为

在数据驱动的业务场景中，MySQL作为主流开源关系型数据库，其性能直接决定系统响应速度、吞吐量与运维成本。尤其对于高并发、大数据量的平台（如DeepSeek这类AI服务场景），慢查询与不合理索引设计可能引发系统卡顿甚至雪崩。MySQL性能优化并非零散的“调参改SQL”，而是基于底层原理的系统性工程——既要掌握可落地的实战技巧，更要理解优化背后的核心逻辑，才能实现从“治标”到“治本”的突破。