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简介

折哥|智能物流与Java实战,副高级数据库工程师、信息系统项目管理师。主导过大型制造业供应链平台研发,后深耕WMS/OMS,完成Oracle→PostgreSQL升级及物流可视化项目。对出版社物流、图书仓储、异形品管理有深度落地经验。业余系统梳理WMS架构、数据库迁移、库内优化、ABC分类等实战方法论,同时分享Java进阶实战。只分享通用技术,不涉机密。技术栈:WMS/OMS/PostgreSQL/Oracle/可视化/LightGBM/Java。近期研究:应用LightGBM实现托盘调度优化,探索机器学习在仓储决策中的落地。

擅长的技术栈

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Java 23 种设计模式:从踩坑到精通 | 番外:策略模式 —— 电商支付方式切换实战

摘要:策略模式定义一系列算法,将每一个算法封装起来,并使它们可以相互替换。策略模式让算法的变化独立于使用算法的客户端,通过“组合 + 多态”彻底消除 if-else 条件判断。本文结合电商支付方式切换的场景,完整展示如何用策略模式动态切换支付宝、微信等支付渠道,并与状态模式深度对比,帮你掌握“算法对象化”的设计精髓。

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#java#设计模式#策略模式
Java 23 种设计模式:从踩坑到精通 | 番外:状态模式 —— 订单状态流转实战

摘要:状态模式允许一个对象在其内部状态改变时改变它的行为,对象看起来似乎修改了它的类。它将每个状态封装为独立的类,将与该状态相关的所有行为集中管理,并由状态类自己决定何时切换到下一个状态。本文结合电商订单状态流转的场景,完整展示如何用状态模式消除 if-else 状态判断,并与策略模式深度对比,帮你掌握“行为随状态变化”的设计精髓。

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#java#设计模式#状态模式
DeepSeek V4 Pro 高峰输出涨至 27 元:一个老系统维护者的零成本提效实践

摘要:DeepSeek V4 Pro 正式版于 8 月 12 日上线,8 月 17 日起执行峰谷定价,高峰时段输出价格涨至 27 元/百万 tokens(涨幅约 350%)。面对日益高昂的旗舰 API 成本,作者分享了在维护 10 年+ 老 Java Web 系统过程中的零成本提效实践。核心思路:用 IDE 做精确分析,用 AI 做定向翻译。

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#DeepSeek#人工智能#Ollama
Java 23 种设计模式:从踩坑到精通 | 番外:观察者模式 —— 订单状态通知实战

摘要:观察者模式定义对象间一对多的依赖关系,当一个对象的状态发生改变时,所有依赖于它的对象都会得到通知并自动更新。它通过“订阅-通知”机制,将主题与观察者解耦,让通知逻辑与业务逻辑完全分离。本文结合电商订单状态变更通知的场景,完整展示如何让短信、邮件、App 推送等多个服务自动响应订单状态变化,并深入讲解推模型与拉模型的区别、与发布-订阅模式的对比,帮你掌握“状态变化即通知”的设计精髓。

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#java#设计模式#观察者模式
Java 23 种设计模式:从踩坑到精通 | 番外:备忘录模式 —— 订单草稿快照实战

摘要:备忘录模式在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在该对象之外保存这个状态,以便之后恢复。它通过“发起人自己保存、自己恢复”的机制,在不暴露实现细节的前提下实现撤销和回滚。本文结合电商订单草稿自动保存与恢复的场景,完整展示如何用备忘录模式实现任意历史版本的回退,并与命令模式、原型模式深度对比,帮你掌握“状态快照”的设计精髓。

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#java#设计模式#备忘录模式
V4 Pro 涨价 3 倍后,一个老系统维护者的零成本 AI 提效方法论

摘要:DeepSeek V4 Pro 正式上线,价格是 V4 Flash 的 3 倍,且官方预告即将整体涨价。面对日益高昂的旗舰 API 成本,作者分享了在维护 10 年+ 老 Java Web 系统过程中的零成本 AI 提效方法论。核心思路是:用 IDE 做精确分析,用 AI 做定向翻译。工具链包括 Eclipse 三件套(Call Hierarchy)、免费/Flash 模型、本地 Ollam

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#DeepSeek#Ollama#人工智能
出版社物流WMS智能调度实战(二):从“卡死”到“跑通”——机器学习开发排坑记

本文详细记录了出版社物流WMS系统中机器学习模型开发过程中遇到的15个典型问题及解决方案。从特征工程阶段的表缺失、数据类型错误,到模型训练时的空数据集、类型转换问题,再到预测部署时的路径配置、时间逻辑错误,最后到评估阶段的指标异常。每个问题都包含现象描述、原因分析和具体解决方法,形成了一套完整的机器学习项目落地排坑指南。特别针对Oracle数据库操作、LightGBM模型训练、时间序列预测等场景提

#机器学习#人工智能#数据库 +2
出版社物流WMS智能调度实战(一):从架构升级到机器学习落地

本文介绍了出版社物流针对传统仓库管理系统存在的加急任务被堵、托盘重复调出、出库口选择混乱等问题,提出了一套完整的解决方案:通过建立托盘任务池实现任务归集合并,采用LightGBM预测SKU销量,结合库存分区和6条优先级规则动态决策出库口。系统采用"双Oracle+本地维表缓存"架构,确保生产主库零影响。实施后托盘重复调出率降低40%以上,一层出库占比提升至35%,加急订单按时完成率达98%。文章详

#架构#机器学习#人工智能 +1
出版社物流WMS智能调度实战(三):从“卡死”到“跑稳”——WMS机器学习运维监控与自动回滚实战

传统 WMS 机器学习模型上线后普遍存在数据漂移、特征失效、模型效果暴跌、人工恢复滞后等线上疑难问题。本文基于出版社图书仓储真实生产环境,完整落地PSI 数据漂移监控、字段契约校验、特征版本备份、蓝绿灰度发布、定时巡检自动回滚、三级高可用兜底架构整套运维体系。复盘全年特征迭代经验,详解废弃冗余特征、新增高价值业务特征的完整标准,附带全套可运行 Python 监控脚本与 Oracle 生产级 SQL

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AI编程的十二条实战边界:一个遗留系统重构者的避坑指南

摘要:本文基于电商物流领域遗留系统重构的真实场景,梳理出AI编程的十二条边界。作者用近两年时间、十几个电商平台、日均10万+订单的实战经验,验证了一个核心结论:AI是能力放大器,不是能力创造者。文章不吹不黑,全是真实踩坑记录,适合正在使用AI辅助开发的工程师参考。

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#人工智能#深度学习
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