初期把路由拆成 3 个包：internal/handler/user.go、course.go、video.go，共用同一个 main.go 启动，后续流量上来再拆进程。后续随着课程数、并发量上涨，再按“单体多实例 → 微服务 → K8s”节奏水平扩容，技术债最小，老板也看得见里程碑。用 Go 写在线培训系统，先跑通“注册-选课-看视频-答测验-看进度”主链路，代码量 < 3k 行即可上线；- 表

groovy复制// 在 "Pipeline" 部分的脚本框中直接编写pipeline {agent anystages {steps {

先确认页面不是 file:// 打开 → 看是不是 403/401 → 检查 CheckOrigin 和认证中间件 → 确认 ws/wss 与证书匹配 → 再查反向代理头。解决：把测试页架到 http(s)://localhost:port/xxx.html，再连 ws:///wss:// 即可。Chrome 会把 file://→ws:// 当成跨域，直接 403/400。3. 用 wss://

大龄IT求职者在面试中面临独特的挑战，但通过精准的策略和优势展示，依然能获得理想职位。以下是关键注意事项及应对建议：突出经验优势，量化成果避免堆砌经历，精选与岗位强相关的项目，用数据说明成果（如“主导XX系统重构，性能提升40%”）。强调跨领域整合能力（如协调开发、测试、运维团队完成复杂项目）。示例：若应聘AI岗位，可突出过往项目中如何通过技术优化解决业务瓶颈，并关联AI技术的应用潜力。更新技术栈

适合。

两种场景代码，复制即可跑通（FFmpeg 6.x + Jaffree 2023.01.01 验证通过）。，利用 FFmpeg 原生能力即可，一行 Java 代码都不用写 C/C++。Jaffree 完全支持“MP4+MP3”合并/混音，核心就是。场景 A：保留原视频声音，再叠加 MP3 背景音乐（amix）场景 B：原视频静音，直接用 MP3 当音轨（简单替换）需要循环播放背景音乐，把 MP3 输

AI 不仅能“看懂”Markdown，还能“写”“改”“转”Markdown。无论你是要：自动生成会议纪要、项目报告；把 Markdown 转为 PPT、思维导图；还是将内容一键发布到多个平台；都有现成的 AI 工具可以高效完成。Markdown 的结构化特性，正是 AI 最擅长处理的文本格式之一。如你有具体的使用场景（如：会议记录、知识管理、内容发布），我可以推荐最适合的工具或帮你定制提示词。

Go 语言（Golang）并不强制要求面向对象编程（OOP），但它提供了一些机制（如结构体、接口和组合）来实现类似 OOP 的部分特性。- 接口（Interface）：定义行为契约，支持多态（隐式实现，无需显式声明）。- 没有类继承：Go 通过组合（而非继承）实现代码复用，避免类层次结构的复杂性。- 结构体（Struct）：类似类的数据容器，可以绑定方法（Method）。- 组合（Embeddin

全部用 Spring AI 提供的 Portable API 完成，后续若 Kimi 开放语音接口，先用 Spring AI 的 Whisper/DashScope 转录，再把文字喂给。（或 DashScope）转录，再把文本发给 Kimi 做后续摘要/问答，即可在。Spring AI 自身已经能「音频转文字」；，没有公开「音频上传」或「语音识别」端点；因此「直接把音频发给 Kimi」这条通路目前

Google 开源的高性能 RPC 框架，基于 HTTP/2 和 Protocol Buffers，支持多语言，提供双向流、流控、头部压缩等特性。：微服务框架，内置 RPC 通信、服务发现、负载均衡、健康检查等功能，支持多种序列化协议（Protobuf、JSON）。：微服务间高效通信、跨语言服务调用（如 Go 与 Python/Java 交互）、需要长连接或实时流式传输的场景。：轻量级高性能消息系