本文系统梳理了HTTP协议从1.0到3.0的技术演进历程。HTTP/1.0奠定基础但性能低下，1.1引入持久连接仍存在队头阻塞问题，2.0通过二进制分帧和多路复用实现重大突破。HTTP/3则通过QUIC协议彻底重构传输层，基于UDP实现可靠传输，解决了TCP层队头阻塞，显著降低延迟并提升移动网络适应性。文章详细分析了各版本特性、优缺点及适用场景，指出HTTP/3在性能优化上的革命性突破，并探讨了其

移动端可微信小程序搜索“”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程高并发设计，熟悉LinuxESXI虚拟化以及，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同进步，一起在技术的世界里不断学习成长。请加本人wx（注明来自csdn。

想象一个典型的在线客服场景：用户访问网站后，通过 WebSocket 与客服实时沟通。然而，大量爬虫（如搜索引擎索引、SEO 工具、恶意扫描程序）的请求也会触发 WebSocket 连接。这些爬虫不会主动发送消息，却会长期占用连接资源。客服人员看到“在线用户”列表中的爬虫会话，尝试对话却得不到任何回应，最终导致：资源浪费：服务器带宽、连接数被无效占用。效率下降：客服需要手动排查“沉默用户”，增加工

*提示词（Prompt）**是指在对话系统中，用于引导模型生成特定响应的输入文本。提示词的设计直接影响到模型的输出质量和任务的完成效果。明确性：提示词应清晰地表达用户的意图，避免歧义。简洁性：提示词应尽量简洁，避免冗余信息。一致性：提示词的结构应保持一致，便于模型理解和处理。问答类任务是指用户提出问题，模型根据问题生成相应答案的任务类型。其核心在于模型如何理解问题并生成准确的答案。生成类任务是指模

清晰性是指提示词能够明确传达任务的目标和要求，确保AI系统能够准确理解用户的意图。明确的任务描述：提示词应明确指出需要完成的任务是什么。具体的要求：提示词应包含具体的任务要求，如格式、内容、长度等。避免歧义：提示词应避免使用模糊或有多重含义的词汇，确保AI系统不会产生误解。结构化是指将复杂的任务分解为多个子任务，并按照逻辑层次进行组织，以便AI系统能够逐步完成每个步骤，最终实现整体目标。任务分解：

在人工智能（AI）领域，尤其是自然语言处理（NLP）和生成式AI模型中，提示词（Prompt）是一个至关重要的概念。它不仅是用户与AI模型交互的桥梁，更是模型生成高质量输出的核心驱动力。简单来说，提示词就是用户输入的一段文本或指令，用于引导AI模型生成特定的响应或完成特定的任务。无论是简单的问答系统，还是复杂的文本生成模型，提示词都扮演着不可或缺的角色。随着AI技术的快速发展，提示词的设计和使用变

本文介绍了无界智能客服平台，这是一个基于大模型的自助式AI对话系统构建方案。针对中小企业AI应用面临的开发成本高、技术门槛大等问题，平台通过模块化设计实现低代码配置，提供项目分类管理、知识库构建、安全通信等核心功能。企业用户可通过简单操作快速部署AI客服系统，解决传统开发中的API集成、数据预处理、多轮对话管理等难题。平台采用微服务架构，支持多种大模型接入，并内置多层次安全防护机制，为中小企业AI

到 2030 年，40%的编程任务将实现。这个令人难以置信的统计数据凸显了人工智能在软件工程中日益增长的影响力，并引发了一个问题：人工智能会彻底接管软件工程吗？人工智能技术正在蓬勃发展，有望实现大量编程任务的自动化。尽管人工智能可能会取代编码的某些方面，但它软件工程师在指导和与人工智能系统协作以推动编程创新方面仍将发挥重要作用。。将人工智能融入编程需要进行严格的道德考量，要求负责任的人工智能开发。

EasyAi无任何依赖，它是一个原生Java人工智能算法框架。首先，它可以Maven一键丝滑引入我们的Java项目，无需任何额外的环境配置与依赖，做到开箱即用。再者，它既有一些我们已经封装好的图像目标检测及人工智能客服的模块，也提供各种深度学习，机器学习，强化学习，启发式学习，矩阵运算等底层算法工具。开发者可以通过简单的学习，就能完成根据自身业务，深度开发符合自己业务的小微模型。

尽管 C++ 可能不是 AI 工程师的首选，但不可忽视的是，许多深度和机器学习库都是用 C++ 编写的。人工智能可以充当聊天机器人，用于移动和网络应用程序，用于分析工具以识别可用于优化任何给定流程的解决方案的模式，等等。Haskell 是一种功能强大、可读性强、静态类型的语言，它提供许多功能，使其成为 AI 编程的可靠选择。最重要的是，这些开发人员需要知道最适合人工智能使用的语言。更重要的是，Li