两种方式推荐使用，这种方式ID为本地生成，号段长度(step)越长，支持的qps就越大，如果将号段设置足够大，则qps可达1000w+。而且对访问变的低频，减轻了server端的压力。

UniApp之所以能够实现跨平台开发，其核心原理是"uniapp 主要是运行在webview容器中的"。这句话揭示了UniApp的底层架构：它本质上是一个基于WebView的混合应用框架。WebView是一种系统组件，可以嵌入到原生应用中，用于显示网页内容。它本质上是一个迷你浏览器，提供了网页渲染、JavaScript执行环境以及与原生功能的桥接能力。

下面会分享cursor中如何安装vscode插件。

2，部署一下 puppeteer 的node服务。这里就看看什么版本的 puppeteer 了。本人用的新版本的 "puppeteer": "^24.29.1" node > 18 即可。注意：本人的服务器是cent os7（下面两种方案都可以用， 方案二是因为运维的服务器， 系统不支持方案一， 因此提供docker 的方案）本文采用第二条路就是，单独安装运行chrome服务， 然后，用puppe

一键部署springcloud微服务，需要用到 Jenkins K8S Docker等工具，自行安装即可。本文使用jenkins部署，流程如下图开发者将代码push到git运维人员通过jenkins部署，自动到git上pull代码通过maven构建代码将maven构建后的jar打包成docker镜像 并镜像到通过k8s发起 发布/更新 服务 操作其中 2~5步骤都会在jenkins中进行操作。

其实对于windows电脑，你可能只需要安装uv即可。只安装uv会有下面的几个好处系统零污染： 你的 控制面板 -> 卸载程序 列表里干干净净，没有那一堆 "Python 3.x", "Python Launcher" 之类的东西。版本自由： 你想用 Python 3.8？。想用 Python 3.13？。uv 会把这些版本都管理得井井有条，用完甚至可以一键清理。唯一的改变就是你在powershe

AI编程助手的"健忘症"不是无法克服的缺陷，而是需要我们调整协作方式的信号。通过为AI建立外部记忆系统，明确分工界限，我们可以在保留人类创造力的同时，充分利用AI的编码能力。未来，随着多模态理解和长期记忆技术的进步，AI或许能真正"理解"我们的项目。但在此之前，一套简单有效的记忆系统，就能让今天的AI助手从"永远的新手"变成"了解规矩的熟练工"。

无法拥抱现代 Java： 在虚拟线程（Virtual Threads）、结构化并发（Structured Concurrency）和 Reactive Streams 成为主流的今天，RestTemplate 的 API 模式已经无法适配。对于已经在用 RestTemplate 的项目，Spring 提供了平滑迁移方案：RestClient 可以直接包装现有 RestTemplate 实例，让你逐

体验了一段时间这个GMI Cloud平台，整体感受还是挺不错的！它确实解决了我之前用AI模型时的一些痛点。首先，最大的感受就是：省心！以前想用不同的AI模型，得在各个平台之间反复横跳，每个都要注册、搞API密钥、研究怎么接入，确实麻烦。GMI Cloud就像个'AI模型大超市'，把这些主流模型都集成进来了。一个账号就能直接使用，各种模型配置都是现成的，文档也写得比较清楚。其次，功能比较全面，是个'

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