AI 是提升效率的 “加速器”，但前提是你有 “驾驶技术”（掌握 SpringBoot 核心），否则只会 “翻车”；学习 SpringBoot 不是为了 “写代码”，而是为了掌握 Java 后端的工程化思想和问题解决能力，这是 AI 无法替代的核心竞争力；建议的学习方式：用 AI 辅助解决重复劳动，把精力聚焦在 SpringBoot 的原理、架构和实战场景上。简单来说：AI 能帮你 “写代码”，但

大模型（LLM）：GPT、文心一言、通义千问等大语言模型的基本原理（上下文、Token、提示词）；向量数据库：什么是向量、向量相似度检索（用于 RAG 的知识库匹配）；RAG（检索增强生成）：解决大模型 “知识过时、胡说八道” 的核心方案（流程：检索→拼接提示词→生成）；提示词工程：如何写清晰的提示词让大模型返回精准结果（指令 + 上下文 + 示例）。定位清晰：Java 聚焦 AI 应用落地，而非

Java在AI领域的核心优势在于工程化落地能力而非算法研发。其强项体现在：1）极致的工程化能力，通过静态强类型和成熟工具链确保AI服务高可用；2）高并发性能优势，JVM的JIT编译和多线程模型支撑高吞吐推理服务；3）无缝对接企业Java系统，降低AI集成成本；4）原生支持大数据生态，实现数据处理与AI的深度融合；5）跨平台特性适配边缘计算等多端部署场景。当前最优模式是"Python研发+

1. 分布式架构的颠覆性设计通过创新的分布式软总线技术，实现跨设备算力共享与数据无缝流转。手机与平板可自动切换为 Split/Stack 显示模式，文件传输速度提升 3 倍，时延降低至 20ms。这种 "设备即服务" 的理念，让智能手表调用手机算力运行复杂应用成为可能。2. AI 原生的系统级智能将盘古大模型能力拆解为标准化模块，第三方应用仅需 1 行代码即可调用 AI 能力。小艺助手支持多模态交

本文将结合AI工具**DeepSeek（深度思考模型）**与**Kimi（智能设计助手）**，教你三步生成高质量PPT，全程无需手动排版，10分钟轻松搞定！- **数据可视化**：用DeepSeek生成图表指令（如“用柱状图对比2023-2025年智能家居市场规模”），通过[镝数图表](https://dycharts.com)制作动态图并插入PPT。登录 [Kimi官网](https://kim

此外，PG 16 版本推出的 “并行执行增强”，可让复杂查询自动调度多个 CPU 核心并行计算，在 8 核服务器上，复杂聚合查询的性能提升可达 3 倍以上，这种 “硬件友好型” 的扩展能力，让 PG 能持续适配不断升级的服务器硬件。从金融核心系统到 AI 知识库，从物流轨迹分析到 IoT 数据存储，PG 用二十余年的技术沉淀，构建了数据库能力的 “天花板”—— 它不是某一领域的 “单项冠军”，却是

在智能客服中，可以利用 LangChain4j 的 Agent 机制，根据用户的问题，调用不同的工具（如知识库查询、外部 API 调用等），生成准确的回答。同时，Java 并发包提供了丰富的工具类，如 ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList 等，这些类针对高并发场景进行了优化，程序员需要熟练掌握它们的使用，以提升程序在高并发环境下的性能。对于 Java 程序员

在 2025 年全国两会期间，教育部长怀进鹏透露中国即将发布人工智能教育白皮书，这一信号预示着 AI 技术将深度融入高等教育体系。当 DeepSeek 等生成式 AI 能辅助完成论文初稿、代码编写时，大学生群体正站在技术浪潮的浪尖。如何在 AI 重塑教育生态的进程中把握机遇，成为摆在当代青年面前的重要课题。

Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 应用开发框架，旨在帮助 Java 开发者在熟悉的 Spring 生态中快速集成 AI 能力。它借鉴了 Python 领域的 LangChain 思想，结合 Java 面向对象编程的特点，提供了标准化的 AI 服务接口和模块化组件，支持 OpenAI、阿里云通义千问、Hugging Face 等主流模型，并与 Spring Boot 深度集成，

这些工具凭借先进的算法和强大的功能，能够辅助甚至自动完成部分编程任务，从代码生成、补全到错误检测与优化，涵盖了软件开发流程的多个关键环节。它基于 OpenAI 的 Codex 模型，通过对大量开源代码的学习和分析，能够理解代码上下文，并根据开发者输入的注释或部分代码，自动生成高质量的代码建议。通义灵码是阿里巴巴基于通义大模型推出的智能编程辅助工具，旨在为开发者提供高效、智能的编程体验，尤其适用于企