本文探讨了微服务拆分的核心原则与DDD方法论的应用。通过分析按技术层拆分的三大痛点（边界模糊、过度拆分、数据耦合），提出基于DDD的六大拆分原则：业务边界优先、单一职责、高内聚低耦合、数据自治、演进式拆分和非功能性需求适配。以电商系统为例，详细拆解用户、商品、订单和支付四大服务的领域模型设计，包括聚合根定义、数据存储方案和服务交互方式。文章还提供了分布式数据一致性保障方案和五个常见避坑指南，强调微

本文聚焦SpringAI框架在企业级AI应用开发中的安全防护问题，提出了一套全链路风控体系解决方案。针对API密钥管理，采用SpringCloudConfig加密存储方案；在内容合规方面，构建了Moderation模型与敏感词过滤的双重审核机制；通过整合SpringSecurity实现多角色的精细化权限控制。文章详细阐述了各环节的技术原理与实现步骤，并提供了完整的鉴权流程图和避坑指南，解决了Spr

摘要： Vue2的Mixin机制通过混入组件选项实现逻辑复用，适用于分页、表单验证等场景，但随着项目复杂度提升，其命名冲突、逻辑耦合等问题日益凸显。Vue3的组合式API以函数式复用为核心，通过显式调用和参数传递解决了Mixin的痛点，提供更灵活、清晰的代码组织方式。本文对比两者差异，演示如何将Mixin重构为组合式函数，并建议Vue2项目优先使用局部Mixin，Vue3项目采用组合式API。未来

本文系统解析了大型语言模型(LLM)的核心原理，包括其Transformer架构、自注意力机制、预训练与微调的双阶段训练模式。详细介绍了Token化的子词处理机制及其对计算成本的影响，以及上下文长度的概念及其在长文本处理中的应用策略。通过阐释LLM"基于统计的文本预测"本质，为开发者优化API调用、使用者合理预期模型能力提供了理论基础。文章强调理解这些核心概念对高效利用LLM技

本文介绍了一款基于WebSpeechAPI开发的多语种文字转语音工具，支持10+种语言转换，提供语音参数调节、音频导出等功能。工具完全在浏览器中运行，无需安装软件，保护用户隐私。文章详细说明了工具的功能特点、使用教程、技术实现和注意事项，并提供了开源代码获取方式。该工具适合制作听力材料、有声读物等多种场景使用，具有响应式设计，适配各类设备。

本文针对SpringAI在企业级应用中常见的响应质量问题，提出了一套系统化的评估与调优方法论。通过"量化指标+人工反馈"双轮驱动模式，从相关性、准确性、响应速度和合规性四个维度构建评估体系，并详细介绍了SpringAIMetrics与Prometheus、Grafana的集成方案，实现实时监控。文章重点讲解了温度参数、Top-P和最大令牌数的场景化调优策略，结合金融客服、营销文案等实战案例，提供了

AI Agent区别于传统AI的三大核心能力：主动规划、记忆管理和工具使用。AI Agent通过规划模块分解复杂任务、制定执行策略并动态调整；记忆系统实现短期上下文管理和长期知识积累；工具调用能力突破模型固有局限。文章以旅行规划Agent为例，展示了三大组件的协同机制，包括任务分解、API集成和异常处理。同时分析了开发中的常见问题（如记忆检索精度、工具安全边界）和优化方案，并探讨了多Agent协作

摘要： 本文系统拆解了控制大模型（LLM）输出的核心方法，从格式、内容到风格三方面提升生成结果的精确性。格式控制（如JSON、表格）需明确结构、字段类型及分隔符；内容控制通过正反向约束（必须包含/排除）、调节信息深度和限定数据源来减少冗余与错误；风格控制则通过语气、角色绑定（如“专业vs通俗”）适配场景需求。进阶技巧包括分步引导、错误修正和冗余约束。核心逻辑是通过清晰预期传递缩小模型的“决策空间”

本文围绕大型语言模型实战，详解 OpenAI API、国产模型 API（以文心一言为例）及开源模型 Ollama 的使用技能。涵盖文本生成与对话核心功能，包括各工具的准备工作（密钥获取、部署等）、具体代码示例、关键参数解析，对比三类工具的优劣势与适用场景，并提供 API 密钥保护、成本控制、提示词优化等最佳实践。帮助开发者快速掌握不同 LLM 工具的调用逻辑，适配国际业务、国内场景、隐私敏感等不同

本文通过4个递进式实战任务系统讲解Vue基础语法：任务1实现待办列表(v-for/v-if/v-on)；任务2开发表单组件(v-model双向绑定)；任务3拆分父子组件(props/$emit通信)；任务4用computed/watch优化功能。每个任务包含需求分析、代码实现与核心语法解析，帮助开发者将零散语法知识点串联成完整项目。教程涵盖指令使用、组件通信、响应式工具等核心内容，同时提供进阶优化