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从 SpringBoot2.0 版本开始，使用HikariCP 做为默认的数据库连接池， HikariCP 在性能上表现优异，被公认为是最快的 JDBC 连接池之一，它还具有良好的稳定性和广泛的兼容性，能够与大多数主流的 JDBC 框架和数据库引擎无缝集成。因此，无论是从性能还是从易用性的角度来看，HikariCP 都是目前springboot项目的首选，如果大家在搭建框架需要HikariCP可以
需求 ：在Spring Boot项目中实现获取外部HTTP地址的图片，并返回文件流给前端。
uniapp中自定义showModal样式页面中使用在main.js中引入show-modal组件创建组件show-modal组件名称show-modal.vue创建initModal.js页面中使用<show-modal></show-modal>this.$showModal({title: '',content: '当',cancelText:"取消",confirm
我想要实现如下效果：点击上面的栏目，切换下面栏目的内容编写代码如下（主要看js部分）<!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"><meta name="v
AI在工业场景应用面临的核心挑战是缺乏业务理解能力。以设备异常检测为例，仅靠单一温度数据无法准确判断，需结合历史趋势、多维度指标（振动/电流）、维修记录等上下文信息。企业数据分散在多个孤立系统，导致实时分析困难。金仓数据库(KES)采用融合架构，将时序数据与业务属性、空间位置等多模态数据直接关联，通过写入优化、高效压缩和预计算技术，实现千万级指标点/秒写入、90%存储压缩和毫秒级查询响应，已在轨道
在这个数据为王的时代，拥有一个私有化部署、并接入蓝耘API的AI分析平台，就如同为自己配备了一间全天候的量化作战指挥室。它不仅让你的数据安全牢牢掌握在自己手中，更让每一次投资决策都拥有可靠的智能支撑。希望这篇实战教程能助你搭建起属于自己的分析利器，在量化浪潮中行稳致远。
蓝耘MaaS平台推出autoModel，整合Gemma3-27B等5款模型，通过智能路由自动选择最佳模型执行任务，覆盖文本、图像、视频处理及代码生成等场景。实测显示，该模型在文本理解、逻辑推理和代码生成方面表现稳定，能准确识别矛盾点、完成复杂推理链并生成可运行的代码系统。接入Zcode流程简单，成本可控，虽未全面测试多模态能力，但在核心功能上表现可靠。建议用户根据实际场景测试验证其适用性。
本文记录了在1.9GiB内存的腾讯云轻量服务器上部署金仓数据库V9R1C10的过程。通过Docker容器快速完成了安装，验证了Oracle兼容性（支持ROWNUM、序列等特性，但DBMS_RANDOM需手动加载）。测试显示1万行数据的分组聚合查询，加索引后性能提升3.31倍（6.966ms→2.104ms）。部署过程中遇到的防盗链（需添加Referer头）和数据卷权限（注意UID匹配）问题提供了实
本文介绍了一个微服务架构分析工具的实践案例。作者面对20多个微服务项目时，为了解决人工梳理依赖关系的痛点，开发了一个AI辅助分析系统。该系统具备三个核心功能：项目导入（支持ZIP上传或内置Demo）、AI架构分析（结合启发式扫描和大模型审查）、可视化展示（评分环、风险列表、架构图等）。文章重点讲解了技术实现细节，包括双模式设计（Demo/Real模式）、与蓝耘KimiK3模型的对接方法，以及如何将
从部署到稳定运行，全程花了我半个周末（实际有效时间大概4-5个小时）。蓝耘GLM-5.1 + CowAgent这套组合，成本低、部署快、效果稳，特别适合个人开发者或小团队快速搭建自己的AI数字分身。每当我打开蓝耘后台看用量，看到那不到30块的月账单、12000+次无故障调用，再想想这个数字分身帮我省下来的时间和精力——我觉得这就是AI该有的样子：不是高高在上的概念，而是真能用、用得起、用得安心的工
