程序员鄙视链确实存在，但我觉得没必要。技术没有高低之分，只有适合不适合。解决问题：能用技术解决实际问题持续学习：保持学习，跟上技术发展深入理解：不仅要会用，还要理解原理业务结合：技术和业务结合，创造价值好了，今天就聊到这里。这只是我个人的看法，不一定对。如果你有不同的观点，欢迎在评论区讨论。最后说一句，技术只是工具，人才是根本。不管做什么技术，保持学习，保持谦逊，才是最重要的。程序员鄙视链确实存在

程序员鄙视链确实存在，但我觉得没必要。技术没有高低之分，只有适合不适合。解决问题：能用技术解决实际问题持续学习：保持学习，跟上技术发展深入理解：不仅要会用，还要理解原理业务结合：技术和业务结合，创造价值好了，今天就聊到这里。这只是我个人的看法，不一定对。如果你有不同的观点，欢迎在评论区讨论。最后说一句，技术只是工具，人才是根本。不管做什么技术，保持学习，保持谦逊，才是最重要的。程序员鄙视链确实存在

Java虚拟线程（Virtual Threads）是Java 19引入的轻量级并发解决方案，旨在解决传统线程池在高并发IO密集型场景下的性能瓶颈。虚拟线程由JVM管理，创建成本低，支持数百万并发，在阻塞操作时会自动让出平台线程资源。测试显示，相比200线程的传统线程池，虚拟线程在处理10000个IO任务时性能提升4-5倍。特别适合HTTP服务、数据库查询等场景，可通过Spring Boot 3.2

Python凭借其开发效率高、生态丰富和"胶水语言"特性，成为人工智能领域的首选语言。虽然Python执行速度较慢，但在AI应用中，计算任务由底层C++/CUDA库完成，Python主要承担逻辑调度工作。其强大的工具链（NumPy、PyTorch等）和网络效应形成了行业标准，使开发者能快速实现从研究到生产的全流程。Python的"慢"换来了开发效率的极大提升

Token计算不准：刚开始用简单的字符数估算，结果差了很多。后来用了专业的库才准。缓存策略不对：刚开始缓存时间太长，结果用户反馈回答不够实时。后来改成1天过期，加上手动刷新机制。没有监控：第一个月账单出来才发现超预算了。现在每天都看成本报表。模型选择不当：什么任务都用GPT-4，浪费钱。现在会根据任务复杂度选模型。Token限制和成本控制是AI应用开发必须面对的挑战。但通过合理的优化策略，完全可以

Token计算不准：刚开始用简单的字符数估算，结果差了很多。后来用了专业的库才准。缓存策略不对：刚开始缓存时间太长，结果用户反馈回答不够实时。后来改成1天过期，加上手动刷新机制。没有监控：第一个月账单出来才发现超预算了。现在每天都看成本报表。模型选择不当：什么任务都用GPT-4，浪费钱。现在会根据任务复杂度选模型。Token限制和成本控制是AI应用开发必须面对的挑战。但通过合理的优化策略，完全可以

本地部署大模型方案摘要：本文介绍了无需GPU在本地运行大语言模型的几种方法，包括Ollama（最简单）、llama.cpp（性能最佳）、LM Studio（Windows友好）和Docker部署方案。对比了各方案在7B模型下的性能表现，其中Ollama易用性最佳但速度较慢，llama.cpp性能最优但配置稍复杂，LM Studio适合Windows用户。文章还提供了Java调用示例和Docker部

本地部署大模型方案摘要：本文介绍了无需GPU在本地运行大语言模型的几种方法，包括Ollama（最简单）、llama.cpp（性能最佳）、LM Studio（Windows友好）和Docker部署方案。对比了各方案在7B模型下的性能表现，其中Ollama易用性最佳但速度较慢，llama.cpp性能最优但配置稍复杂，LM Studio适合Windows用户。文章还提供了Java调用示例和Docker部

本地部署大模型方案摘要：本文介绍了无需GPU在本地运行大语言模型的几种方法，包括Ollama（最简单）、llama.cpp（性能最佳）、LM Studio（Windows友好）和Docker部署方案。对比了各方案在7B模型下的性能表现，其中Ollama易用性最佳但速度较慢，llama.cpp性能最优但配置稍复杂，LM Studio适合Windows用户。文章还提供了Java调用示例和Docker部

本文总结了Linux服务器部署AI服务时常见的运维问题及解决方案： 服务启动失败排查：通过systemctl、journalctl查看日志，检查端口占用、权限和依赖问题 内存不足处理：增加swap空间，配置systemd内存限制，优化JVM参数 自动重启配置：使用systemd或Supervisor设置服务自动重启机制 日志管理：配置logrotate轮转日志，设置应用层日志策略，定期清理旧日志