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操作系统之内存管理

主存(RAM) 是一件非常重要的资源,必须要认真对待内存。虽然目前大多数内存的增长速度要比 IBM 7094 要快的多,但是,程序大小的增长要比内存的增长还快很多。不管存储器有多大,程序大小的增长速度比内存容量的增长速度要快的多。下面我们就来探讨一下操作系统是如何创建内存并管理他们的。操作系统中管理内存层次结构的部分称为内存管理器(memory manager),它的主要工作是有效的管理内存,记录

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#操作系统
Java虚拟机面试题:JVM调优

有哪些常用的命令行性能监控和故障处理工具?操作系统工具top:显示系统整体资源使用情况vmstat:监控内存和 CPUiostat:监控 IO 使用netstat:监控网络使用JDK 性能监控工具jps:虚拟机进程查看jstat:虚拟机运行时信息查看jinfo:虚拟机配置查看jmap:内存映像(导出)jhat:堆转储快照分析

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#java#jvm#开发语言
优雅终结启动顺序噩梦:ObjectProvider —— Spring 4.3 开始引入

本文探讨了Spring Framework 4.3引入的ObjectProvider如何解决依赖注入的顺序问题。当FilterRegistrationBean初始化早于HttpMessageConverter自动配置时,传统的@Autowired会导致NullPointerException。ObjectProvider通过延迟依赖解析,允许按需获取Bean实例,避免启动时强依赖导致的错误。文章分

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#spring#java#后端
Spring Cloud Alibaba 2025.1.0.0 正式发布:拥抱 Spring Boot 4.0 与 Java 21+ 的新时代

摘要: Spring Cloud Alibaba 2025.1.0.0正式发布,全面支持Spring Boot 4.0.2与Java 21+,标志着微服务生态的重大升级。新版本深度整合Project Loom虚拟线程与io_uring高性能I/O框架,显著提升并发处理能力与I/O效率,同时优化GraalVM原生镜像支持,降低启动时间和内存占用。该版本要求最低Java 21运行环境,并完成Jakar

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#java#spring boot#后端
RocketMQ 批量消费 + 自定义 JSONB 编解码抽象基类,一行代码开启高性能监听器

在 Spring Boot 集成 RocketMQ 时,如何轻量、优雅地实现批量消费,同时保持消息编解码器的全局一致性?本文将展示一个基于 `rocketmq-spring-boot-starter` 的抽象消费者基类,它通过反射自动获取容器配置、复用自定义 `Fastjson2 JSONB` 转换器,并同时支持并发与顺序两种消费模式下的批量消息处理。子类只需实现单条消息处理接口,即可一行注解获得

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#rocketmq
GLM-4-9B-Chat-1M 模型在 openEuler 系统上的完整部署文档

本文档详细记录了在华为openEuler系统上部署GLM-4-9B-Chat-1M大语言模型的完整流程。主要内容包括: 环境准备:系统更新、依赖安装和目录创建 模型下载:通过国内镜像获取6.8GB的GGUF量化模型文件 编译部署:使用CMake编译llama.cpp框架 服务启动:配置API服务参数并验证运行状态 生产配置:提供systemd和nohup两种后台运行方式 调用示例:包含Java程序

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#语言模型#人工智能
Spring AI-2.0(alibaba) Agent 编程实战:从 Tool Calling 到 MCP 协议,附完整报文级日志

Spring AI-2.0 Agent编程实战:从Tool Calling到MCP协议 本文通过一个智能旅行规划助手项目,深入讲解Spring AI 2.0的核心功能。主要内容包括: 技术栈:Spring Boot 4.0+Spring AI 2.0+智谱GLM-4.7 完整架构流程:从用户请求到工具调用再到结果返回 模型注册注意事项:配置路径陷阱 ChatClient使用技巧:Builder状态

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#spring#人工智能#java
GLM-4-9B-Chat-1M 模型在 openEuler 系统上的完整部署文档

本文档详细记录了在华为openEuler系统上部署GLM-4-9B-Chat-1M大语言模型的完整流程。主要内容包括: 环境准备:系统更新、依赖安装和目录创建 模型下载:通过国内镜像获取6.8GB的GGUF量化模型文件 编译部署:使用CMake编译llama.cpp框架 服务启动:配置API服务参数并验证运行状态 生产配置:提供systemd和nohup两种后台运行方式 调用示例:包含Java程序

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#语言模型#人工智能
无界智能客服:基于大模型的自助式AI对话系统构建与应用

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

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#人工智能
无界智能客服:一个主动问候的智能体正重塑客服体验

无界智能客服突破了传统被动应答模式,通过主动问候和情感感知技术重塑客服体验。该平台采用多模态情感识别和动态内容生成技术,能实时分析用户行为并作出个性化响应。其核心创新包括:主动问候机制、用户状态感知与情感计算、模块化技术架构等。应用场景涵盖电商、金融、教育等领域,数据显示可提升转化率300%,客户满意度25%,人工效率60%。平台通过"配置取代编码"理念降低技术门槛,使中小企业

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#人工智能
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