是一个行业标准的核心容器运行时container runtime，最初由docker开发，后来捐赠给了CNCF，负责在操作系统上实际管理容器生命周期的。随着k8s弃用docker shim，containerd因其轻量，稳定且符合CRI标准，成为了k8s生态中最主流的运行时选择。Node：运行Pod的服务器（物理机/虚拟机），分为Master（控制节点）和Worker（工作节点）Pod：K8s最小

黑盒测试：不输入代码，给输入值，看程序能够给出期望的值。白盒测试：写代码，关注程序具体执行流程。

原因可能是读取项目出错，未正确加载pom文件造成的。

最后发现是自己的缓存没有删除赶紧，缓存里面有许多版本的，例如25版本，22版本的。然后就会生成当前安装这个版本的内容，上述操作不会删除SDK，删除后，就成功打开了!

原因是spring-session调用了CONFIG命令来配置Keyspace notifications功能。而线上环境的redis基于权限的考虑，禁止应用服务执行CONFIG命令，就导致了应用在初始化时抛出此异常。可以去调spring-session依赖，将其注释，刷新maven。

跳转很方便，ctrl + 函数名即可。

该警告指正在使用的功能或方法已经被启用，并且未来可能会删除。这种输出涉及到日志输出，

Function Call: 基于LLM的语言理解能力，通过理解语义，自主决策使用某项工具，并。必须要懂得算法原理：了解向量，了解模型底层的原理，例如RAG的原理（如何划分chunk大小）面试题：在当下的一个场景下，如何提高Function Call的成功率，如何做如何思考？Agent，将无状态输出的大模型，变成了有状态输出的逻辑大脑，目标也是工业化。更多趋势：多Agent协作(Multi-Age

大模型在处理长文本时首Token延迟高的核心原因是Transformer的自回归生成机制导致Prefill阶段计算成本高。模型需反复计算历史Token的Q、K、V向量，造成重复计算。KV Cache机制通过缓存历史K/V向量实现增量计算，显著提升生成速度，但会占用大量显存。当前优化方向包括显存管理、数据压缩、动态缓存和架构改进等策略，以平衡计算效率与显存消耗的矛盾。这一瓶颈揭示了Transform

大模型基础和提示词基础