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闲暇之余，抽空对前后端分离项目在服务器上的部署过程做个大致梳理.仅作为一个简单学习笔记之用。欢迎大佬提出自己的放发见解。

seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。这里主要对其下载与配置进行详细总结，希望对有需要的人有所帮助。

主要记录了自己在备考软考中级系统集成项目管理工程师时的一个大致考点内容，可帮助准备冲软考项目集成中/高级的小伙伴省去枯燥看书、刷相关学习视频的时间，可直接学习刷题去了。不一定是最新考试内容，适当使用~

如今 Python 可是数据分析领域超火的语言。作为数据分析领域的"瑞士军刀"，Python不仅能处理Excel表格，还能化身"网络蜘蛛侠"帮你抓取图片。掌握它的各种工具技能，那在数据的世界里就能如鱼得水。最近在研究 Python 的过程中，发现数据爬取这一技能简直太实用啦！尤其是当我想给自己找点学习用的图片素材，或者搜集些动漫资源用来休闲娱乐的时候，Python 爬虫就派上大用场了。今天我就把自

从 “指令执行者” 到 “目标规划者”，AI Agent 如何实现智能进化？本文深度解析 AI Agent 与传统 AI 的本质区别 —— 前者以 “目标驱动 + 自主决策” 模拟人类问题解决逻辑，借由大型语言模型（LLM）突破任务专属限制，通过 “经验学习、工具调用、步骤规划” 三大核心能力构建智能闭环。揭秘 LLM 如何赋予 Agent 通用性优势，又面临哪些可靠性挑战？带你看懂 AI 从 “

在 AI 大模型与智能协同的浪潮中，“数据传输” 早已无法承载智能时代的协作需求：模型间的孤立、工具调用的低效、生态协同的割裂，正成为制约 AI 生产力爆发的 “隐形天花板”。MCP 协议的诞生，本质是一场对 “智能协作底层逻辑” 的重构。上文咱们从MCP协议的背景和核心定义进行了基础介绍，现在咱们将以技术解剖刀 + 实战显微镜双视角，逐步拆解 MCP 的核心~

过去两年，AI 领域经历了从单点技术突破到生态化应用的蜕变。随着 GPT、文心一言等大模型的成熟，AI 正从简单的文本生成工具升级为具备场景化服务能力的智能体（AI Agent）。李彦宏曾指出，智能体是 AI 应用的最主流形态，其价值在于通过自然语言交互实现 “拟人化” 服务，成为连接用户与数字世界的新载体。Coze 作为字节跳动推出的一站式智能体开发平台，正是这一趋势的典型代表 —— 它让普通人

开发新项目技术选型至关重要，SpringSecurity在大型项目表现出色，但对中小型项目，其复杂配置却是难题。接手中小型项目做权限管理，引入它后配置繁琐，耗时费力且易出错、留隐患。此时Sa-Token来了！它秉持“零配置开箱即用”理念，专为中小型项目打造，能将RBAC权限模型实现成本降低60%。几行代码即可完成登录认证、权限校验等，与Spring Boot等常见框架无缝集成。本文将围绕Sprin

在人工智能技术快速发展的背景下，大语言模型（LLM）已广泛应用于智能交互、内容生成、决策支持等领域，在商业方案撰写、代码解析、医疗咨询等场景中展现出强大的能力。然而，LLM 的实际应用效果高度依赖于上下文信息的完整性与准确性。MCP协议作为新兴标准，通过建立统一规范，将零散信息转化为模型可理解的上下文数据，显著提升了信息处理效率与准确性。从学术研究到商业实践，MCP 协议正重塑 AI 领域的交互逻