本文探讨了MyBatis-Plus项目中的SQL性能优化方法。主要包括三个关键步骤：首先通过EXPLAIN分析SQL执行计划，识别性能瓶颈；然后优化SQL语句，避免全表扫描、减少子查询、合理使用LIMIT；最后合理创建和维护索引，包括单列和复合索引。通过这一系列优化措施，可显著提升查询性能。文章还提供了Java代码示例和SQL优化技巧，并展示了优化的流程图，为开发人员提供了实用的性能调优指导。

中间件是信息技术发展中连接不同系统的关键桥梁。文章梳理了中间件的四个发展阶段：60-80年代的大型机事务处理（如IBM CICS）；80-90年代标准化发展（CORBA架构）；90年代互联网催生的Web中间件（Tomcat、WebLogic）；21世纪以来与大数据（Hadoop、Spark）、人工智能（TensorFlow）融合的创新阶段。中间件从解决企业系统互通问题，逐步演进为支持分布式计算、云

中间件是信息技术发展中连接不同系统的关键桥梁。文章梳理了中间件的四个发展阶段：60-80年代的大型机事务处理（如IBM CICS）；80-90年代标准化发展（CORBA架构）；90年代互联网催生的Web中间件（Tomcat、WebLogic）；21世纪以来与大数据（Hadoop、Spark）、人工智能（TensorFlow）融合的创新阶段。中间件从解决企业系统互通问题，逐步演进为支持分布式计算、云

摘要：本文详细介绍了Linux系统中内核参数调整的方法及其对系统性能的影响。通过sysctl命令可实现临时或永久性参数配置，重点分析了内存管理（如vm.swappiness）和网络相关（如tcp_max_tw_buckets）参数的优化策略。通过Web服务器案例演示了解决高并发下TIME_WAIT连接过多问题的实操步骤，并提供了参数配置不当的解决方案。最后指出后续可结合性能监控工具进一步优化系统性

摘要：Nginx负载均衡的健康检查功能通过主动/被动机制监控后端服务器状态，防止请求分发至故障节点。主动检查定期发送请求（如/health接口），依据状态码（200正常/500异常）判断健康度；被动检查基于客户端请求失败记录触发判定。配置时可通过health_check指令设置间隔（interval）、失败阈值（fails）和恢复阈值（passes）。监控手段包括分析Nginx日志、使用Nginx

摘要： Transformer是2017年提出的基于注意力机制的神经网络架构，彻底颠覆了传统RNN的时序依赖模式，通过全局关联实现序列建模。其核心优势在于并行计算（大幅提升效率）和长距离依赖捕捉（解决信息衰减问题），成为AI大模型的“基础设施”，支撑了BERT、GPT等主流应用。从机器翻译到多模态任务，Transformer凭借可扩展性推动AI进入“预训练+微调”范式，成为深度学习领域的技术基石。

在 AI 技术迭代的浪潮中，很少有架构能像 Transformer 这样，用短短数年时间重塑整个人工智能的发展轨迹。从自然语言处理的范式颠覆到跨领域的技术辐射，它的出现不仅解决了序列建模的长期痛点，更开启了通用人工智能的全新可能。要理解这场技术革命的深远意义，我们需要回溯它诞生的前夜、突破的瞬间与扩散的轨迹。

当大模型从“技术工具”升级为“社会基础设施”，其影响将穿透产业层面，深入社会结构、就业格局与人类生活方式的核心。它既会带来“生产力跃升、生活便利化”的机遇，也会引发“就业替代、能力退化、社会分化”的挑战。这种影响并非“非黑即白”，而是取决于人类如何“引导技术方向、建立适配规则、调整自身角色”。本章将系统剖析大模型对社会与人类的多维影响，探索“技术向善、人类主导”的和谐共生路径。

大模型在太空探索、环境保护、智能家居等领域的潜在应用，本质是“技术突破”与“场景需求”的深度耦合——它通过“多源数据整合、复杂问题推理、主动决策辅助”，解决了传统场景中“范围有限、响应滞后、体验繁琐”等核心痛点，推动行业从“被动应对”转向“主动服务”，从“单点优化”转向“系统升级”。

大模型在太空探索、环境保护、智能家居等领域的潜在应用，本质是“技术突破”与“场景需求”的深度耦合——它通过“多源数据整合、复杂问题推理、主动决策辅助”，解决了传统场景中“范围有限、响应滞后、体验繁琐”等核心痛点，推动行业从“被动应对”转向“主动服务”，从“单点优化”转向“系统升级”。