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从本地 Demo 到私有化部署:AI 应用开发环境的正确打开方式

本文针对AI应用开发中的环境选择问题,提出了一套高效的分阶段解决方案:在本地开发阶段推荐使用Mac+Ollama快速验证业务逻辑和Prompt调试,强调通过抽象接口层保持代码灵活性;在私有化部署阶段则转向Linux+NVIDIA GPU+vLLM的组合,满足高性能推理需求。文章对比了不同工具的特性差异,指出Ollama适合开发调试而vLLM专为生产环境设计,并提醒避免过早陷入复杂环境配置的误区。最

#人工智能
从本地 Demo 到私有化部署:AI 应用开发环境的正确打开方式

本文针对AI应用开发中的环境选择问题,提出了一套高效的分阶段解决方案:在本地开发阶段推荐使用Mac+Ollama快速验证业务逻辑和Prompt调试,强调通过抽象接口层保持代码灵活性;在私有化部署阶段则转向Linux+NVIDIA GPU+vLLM的组合,满足高性能推理需求。文章对比了不同工具的特性差异,指出Ollama适合开发调试而vLLM专为生产环境设计,并提醒避免过早陷入复杂环境配置的误区。最

#人工智能
AI分析不同阶层思维 六:final 写了也不安全?

本文通过订单系统中一个偶发的空字段问题,揭示了final字段在多线程环境下的安全隐患。分析表明,问题根源在于对象未安全发布——在构造完成前被其他线程访问,导致final语义被破坏。文章对比了不同薪资段工程师在问题定位、根因分析和解决方案上的思维差异,指出认知深度和抽象能力是区分工程师水平的关键。最后提出针对性的刻意练习建议,强调并发编程中顺序和边界的重要性,而非单纯语法掌握。核心观点:final字

#架构#java
AI分析不同阶层思维 四:指令重排在业务里制造的那些怪现象

摘要: 电商订单初始化场景中,共享变量initDone和order在多线程环境下因指令重排导致initDone=true时order未初始化,引发NPE或脏数据问题。该问题本质是状态标志与数据对象非原子发布的设计缺陷。不同薪资段工程师的应对差异显著:初级仅关注NPE偶发,中级能定位并发可见性,高级则直接识别状态发布模型问题。解决方案包括volatile、同步或重构发布方式,关键在于建立并发编码规范

#java#架构
AI分析不同阶层思维 三:volatile它为什么解决不了原子性

支付回调开关失效事故分析:当管理员关闭回调开关后,部分订单仍被处理。问题根源在于使用volatile变量判断回调状态时,"读+判断+执行"并非原子操作,导致并发场景下必然出现竞态条件。不同薪资水平的工程师展现出思维差异:初级仅关注变量可见性,中级考虑并发执行顺序,高级则从业务一致性角度否定热切换设计。解决方案需区分业务场景,可采用请求拦截、状态版本化或拒绝热切换等策略。关键启示

#spring#java#架构
AI分析不同阶层思维 二:Spring 的事务在什么情况下会失效?

摘要: 本文通过一个真实线上事故案例,揭示了Spring事务失效的核心原因——事务注解在内部方法调用时不生效,导致并发场景下数据不一致。案例中,单例Bean的成员变量共享状态与事务边界未覆盖完整执行路径,造成“看似回滚实则脏数据”的必然结果。文章对比了不同层级工程师的视角:初级者纠结注解配置,资深者关注执行路径与系统设计,架构师则反思团队对事务边界的认知偏差。关键结论在于,事务是兜底机制而非业务隔

#spring#java#架构
AI分析不同阶层思维 一:单例 Bean 在并发下什么时候会产生脏数据

本文通过一个订单金额计算的案例,揭示了单例Bean中成员变量共享状态导致的并发问题。文章分析了不同层级工程师的思维差异:初级工程师倾向于加锁修复问题,中级工程师关注设计违规和系统风险,而高级工程师则从系统设计和组织流程层面思考问题的根源。文章指出,真正的差距不在于技术能力,而在于对系统状态边界和并发风险的理解深度。这种认知差异直接决定了工程师的价值定位,从"修复问题"到&quo

#架构
ChatGPT 四种模式:普通对话、推理思考、深度研究、学习模式有什么区别?

如今 ChatGPT 越来越强,但很多人仍然只会“问问题”,却不会正确使用不同模式,导致要么回答太浅,要么太慢,要么不够准。下面我把。

#学习#人工智能
springcloud:理解springsecurity安全架构与认证链路(一)

本文从电商系统安全需求出发,阐述了采用OAuth2+JWT+RBAC组合架构的必要性。在微服务环境下,核心挑战包括跨端身份共享、无状态扩展、细粒度权限控制等。文中详细解析了OAuth2令牌发放、JWT无状态传递、RBAC权限建模等关键技术点,并提出由认证中心、网关、微服务构成的完整鉴权链路。重点强调需配套黑名单机制解决JWT无法撤销的问题,并给出签名方式优化、Token精简、高可用部署等实践建议。

#spring cloud#安全架构#spring
为什么有的提示词被称为“很牛”?

【摘要】优秀提示词的核心在于引导AI进入最佳思考状态。关键要素包括:明确AI的角色(如"专业内容策划师")、清晰任务目标和评价标准(如"爆款文章的SEO结构")、激发深度思考(如"追求本质洞察")。两个经典模板:1) "深度思考型"强调本质分析而非表象罗列;2) "提示词工程师型"让AI帮助优化提示

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