我们的前端项目是利用nginx启动的，所以我们先将前端这个项目打包成dist文件，上传到服务器，然后编写dockerfile以及nginx配置文件，将dist文件和nginx配置文件copy到容器内部。使用Docker部署若依项目的前端服务，我们最终实现的是：启动一个镜像，我们的整个前端就启动了，想要修改nginx配置，直接挂载下目录修改即可。注意：如果使用的是docker部署的nginx ，应该

今天在阿里云上安装了一个mysql数据库，然后将本地代码的连接地址直接换成阿里云的地址，没想带连接报错：找了好久一直没有找到，网上搜了不少都说了，连接超时问题，可是试了都不行，最后慢慢试错。发现是一个mysql和你的JDBC版本应该是不兼容问题问题报错信息注意：我们只要在连接数据库的时候把这个&useSSL=false变成是false 你们的一般都是true 。但是有不少小伙伴反映，原本是

Bug解决：获取JDBC连接失败；嵌套异常是java.sql.SQLException:无法从底层数据库获取连接

我们的前端项目是利用nginx启动的，所以我们先将前端这个项目打包成dist文件，上传到服务器，然后编写dockerfile以及nginx配置文件，将dist文件和nginx配置文件copy到容器内部。使用Docker部署若依项目的前端服务，我们最终实现的是：启动一个镜像，我们的整个前端就启动了，想要修改nginx配置，直接挂载下目录修改即可。注意：如果使用的是docker部署的nginx ，应该

Mac解决 Can‘t connect to local MySQL server through socket ‘/tmp/mysql.sock‘ (2)问题

一个SpringBoot项目，同时连接两个数据库：比如一个是Mysql数据库，一个是oracle数据库（啥数据库都一样，连接两个同为oracle的数据库，或两个不同的数据库，只需要更改对应的driver-class-name和jdbc-url等即可）注意：连接什么数据库，要引入对应数据库的包。

智能体是具备自主决策和执行能力的AI系统，能够感知环境、制定计划并调用工具完成任务。与普通AI模型相比，智能体具有多步推理、持续学习和闭环优化的特点。根据能力可分为三类：反应式、有限规划和自主规划智能体。实现智能体的关键技术包括CoT思维链（分步推理）、Agent Loop执行循环（自主重复执行）和ReAct模式（推理-行动-观察循环）。这些技术使智能体从简单响应走向自主智能，向"数字员

本文基于Lynxe项目对比了AI Agent开发中的三种工具调用机制：Spring AI Tools、MCP协议和Function Calling。Spring AI Tools是框架层面的抽象，提供类型安全的工具定义和统一管理；MCP是跨平台的协议标准，支持标准化通信和外部服务集成；Function Calling则是模型层面的API能力。文档详细说明了各机制的特点、实现方式及优劣势，并通过Ly

本文阐述了Agent与ReAct Agent的本质区别。Agent是一个能够自主规划、调用工具、执行任务并调整行为的智能系统，包含LLM、目标、记忆、工具和控制逻辑等模块。而ReAct是Agent的一种执行范式，采用"思考-行动-观察"的循环方式完成任务。ReAct Agent是使用这种执行方式的Agent，但不是所有Agent都必须采用ReAct。其他实现方式还包括Plann

AI幻读：现象与应对策略 AI幻读（或AI幻觉）指大语言模型生成看似合理但实际错误或虚构内容的现象，本质是模型基于概率预测词语而非理解事实。幻读无法彻底避免，但可通过以下方式减少： 优化提问：要求事实核查（如“若不确定请说明”）、限定回答范围、避免误导性提问。 技术辅助：结合检索增强生成（RAG）或引用来源机制，确保回答基于真实数据。 模型训练：通过微调让AI学会拒绝编造，增强对不确定问题的克制性