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我天,Java 已沦为老四......

最新TIOBE编程语言排行榜显示,Java已跌出前三,与榜首Python差距拉大至18%。Python凭借AI领域优势一骑绝尘,C语言受益于物联网发展保持强劲。Java虽风光不再,仍是互联网时代重要语言。榜单还显示C++稳中有升,PHP则持续下滑。文章指出编程语言无优劣之分,关键在适用场景,并推荐了Java学习资源。

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#java#开发语言
Java Spring AI 接入本地Ollama大模型:从环境搭建到生产级落地的全流程踩坑指南

本文介绍了如何使用Spring AI结合本地Ollama部署企业级智能客服问答系统。主要内容包括: Ollama本地部署:通过简单命令安装配置Ollama,设置国内镜像源加速模型下载,并启动Llama3 8B量化模型。 Spring Boot项目搭建:创建基于Spring Boot 3.2.5的项目,配置Spring AI Ollama依赖。 核心参数配置:详细说明application.yml中

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#java#人工智能
让业务人员直接“问“数据库:Spring AI Alibaba NL2SQL 实战指南

本文介绍了Spring AI Alibaba的NL2SQL(自然语言转SQL)模块,该模块让非技术人员可以直接用自然语言查询数据库,无需编写SQL或等待开发排期。文章首先指出传统模式下数据查询的低效流程,以及现有NL2SQL技术的三大痛点:Schema理解不准、复杂查询能力差和执行不可控。 接着详细介绍了该模块的三步架构:1)Schema召回(通过语义匹配找到相关表和字段);2)SQL生成(利用大

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#数据库#人工智能#spring boot
EasyOCR 技术全解析:开箱即用的光学字符识别工具

EasyOCR:开箱即用的多语言OCR工具 EasyOCR是一款基于PyTorch的开源光学字符识别(OCR)库,由JaidedAI开发,支持80多种语言和主流文字系统。其核心技术采用CRAFT算法进行文本检测(支持任意形状文字)和CRNN模型进行文本识别(结合CNN、LSTM和CTC)。安装简单,仅需Python 3.8+和PyTorch环境,支持CPU/GPU加速。API设计简洁,三行代码即可

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Java 开发者零成本构建 RAG 知识库:Spring AI Alibaba + Ollama 搭建本地 RAG 知识库

摘要:基于Spring AI和RAG技术的企业知识问答系统 本文介绍了如何利用RAG(检索增强生成)技术构建企业级智能问答系统,解决大模型在企业内部知识应用中的局限性。系统采用Spring AI Alibaba框架,结合Ollama本地模型和Chroma向量数据库,实现文档检索与智能回答的完整流程。主要内容包括: RAG技术原理:通过"检索+生成"方式,动态补充大模型知识,避免

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#java#人工智能#RAG
Java 开发者零成本上手:用 Spring AI Alibaba + Ollama 本地跑通 DeepSeek 大模型

摘要: 本文介绍如何在本地部署DeepSeek开源大模型,并通过Java开发应用实现无API Key、零云费用的AI对话。使用Ollama工具(一条命令启动模型)和Spring AI Alibaba框架(十几行Java代码完成调用),整个过程数据不出本机,适合隐私敏感场景。文章详细演示了从模型选择(推荐1.5B/7B等不同规格)、Ollama安装、到Spring Boot集成开发的完整流程,并提供

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#java#人工智能
阿里最年轻的P10走了,钉钉却在教AI当“赛博包工头”

《理想主义已死,效率至上万岁:钉钉"悟空"背后的科技商业裂痕》 2026年钉钉发布企业级AI平台"悟空",号称能实现全自动工作流程。但同日阿里顶尖AI专家林俊旸离职,折射出中国科技界理想主义与商业现实的深刻矛盾。"悟空"本质是私域流量变现工具,将AI能力切碎成收费服务,让中小商家为平台算力买单。当AI使执行能力普遍化,商业竞争将演变为零门

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#人工智能
Spring Boot 深度集成 Tess4J 实战:构建企业级 OCR 服务

Tess4J是Tesseract OCR引擎的Java封装,为开发者提供了纯Java API调用OCR功能。本文详细介绍了Tess4J的技术原理、核心架构及在Spring Boot中的集成方案。Tess4J支持多种图像格式和100+种语言,具有开源免费、跨平台部署、配置灵活等优势,但也存在识别准确率不如商业方案、性能中等、依赖图像预处理等局限性。文章还提供了Windows/Linux/macOS环

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#spring boot#python
阿里巴巴 AgentScope Java 全面解析:企业级智能体开发框架

阿里巴巴发布AgentScope Java 1.0,专为Java开发者设计的智能体开发框架。该框架基于ReAct范式,支持自主推理、工具调用和记忆管理,与Spring等企业技术栈无缝集成。核心特性包括:注解驱动的工具系统、分层记忆管理、计划管理组件,以及OpenTelemetry可观测性支持。适用于智能客服、流程自动化、数据分析等企业场景,通过Spring Boot快速集成,为Java生态提供原生

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#java#开发语言
Spring Boot 深度实战:构建企业级智能订单助手 Agent

本文介绍基于Spring AI框架构建智能订单助手Agent的实现方案。该系统采用分层架构设计,包括展示层、Agent核心层、工具系统层和外部服务层。核心功能包括订单查询、库存检查、物流计算等,通过ReAct模式实现多工具编排和状态管理。技术栈采用Spring Boot 3.4、Java 21、Redis和PostgreSQL,支持多轮对话、参数提取和错误恢复等企业级需求。文章详细阐述了架构设计、

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#spring boot#人工智能#后端
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