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Java 哈希表(HashMap)详解 + LeetCode 常用写法总结

本文总结了Java中HashMap的基本用法和LeetCode刷题常用模板。主要内容包括:1) HashMap创建、添加/修改、获取和判断存在的基本操作;2) 三个高频刷题模板:统计频率、判断存在和边遍历边更新;3) HashMap的遍历方法;4) 常见错误如空指针和key不存在问题;5) HashMap在算法题中的核心作用:快速查找、统计频率和建立映射。文章强调HashMap"空间换时

#java#散列表#leetcode
一篇搞懂 Spring AOP:从原理到实战,小白也能看懂

Spring AOP是Spring框架的核心模块,实现了面向切面编程,将核心业务与日志、事务等周边功能解耦。它通过动态代理在运行时织入增强逻辑,无需修改源码。核心概念包括切面、连接点、通知、切点等。Spring支持JDK和CGLIB两种动态代理方式,根据目标类是否实现接口自动选择。典型应用场景包括日志记录、事务管理、权限校验等。通过@Aspect注解定义切面,使用@Before/@After等通知

#spring#java
从 1 个工具到多个工具:我的第二个 AI Agent 实战(LangChain)

本文介绍了一个基于LangChain的多工具AI Agent实战案例。作者从单工具Agent升级到多工具版本,实现了同时调用查询价格和商品介绍两个工具的能力。核心代码展示了如何定义多个工具、创建Agent以及使用流式输出。文章重点解析了Agent的工作流程:理解问题、匹配工具、执行工具和整合结果。相比第一版,新版Agent具备问题拆解和多工具协作能力,能够处理更复杂的任务。关键改进包括支持多个工具

#python
Agent 进阶:Middleware 全流程拦截(LangChain 执行机制解析)

这篇文章深入解析了LangChain Agent的执行机制,重点介绍了如何通过Middleware(中间件)实现对Agent执行流程的全方位拦截和控制。文章详细讲解了6种核心拦截点(before_agent、after_agent、before_model、after_model、wrap_model_call、wrap_tool_call)的功能和使用场景,并通过完整的代码示例展示了中间件的实际

#python
Agent 进阶:用 ReAct 框架实现多步推理 + 工具链调用(LangChain)

本文介绍了使用ReAct框架实现多步推理和工具链调用的方法。作者通过计算多门课程平均分的示例,展示了如何让Agent具备分步骤解决问题的能力。核心内容包括:1) ReAct框架的原理是"思考→行动→再思考"的循环过程;2) 通过system_prompt控制Agent的推理方式;3) 限制每轮只调用一个工具以增强可控性;4) 使用stream输出观察完整的推理过程。相比前两篇的

#python
到底了