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一开始问了一下项目,知道没有上线后就不感兴趣,直接开始拷打八股,于是就有了我从未见过的这次八股,由于这次八股的内容实在过于逆天,本人特地写下来供大家分享,也向各位求助一下这些题目。33.项目-你来思考下,你的项目里怎么引入GPT,除了GPT作为和用户的交互,能不能把核心代码逻辑直接交由LLM负责,你不需要咋写代码了,只保留数据存储层?过期时间怎么设计的?26.我们知道jdk提供了很多锁机制来保证并

京东 App 后台中间件,毫秒级探测热点数据,毫秒级推送至服务器集群内存,大幅降低热 key 对数据层查询压力。对任意突发性的无法预先感知的热点请求,包括并不限于热点数据(如突发大量请求同一个商品)、热用户(如爬虫、刷子)、热接口(突发海量请求同一个接口)等,进行毫秒级精准探测到。然后对这些热数据、热用户等,推送到该应用部署的所有机器 JVM 内存中,以大幅减轻对后端数据存储层的冲击,并可以由客户

Jpom是一款简而轻的自动化部署工具,目前在Gitee上已有8.5k+star,它具有在线构建、自动部署、日常运维、项目监控等功能。它能解决你日常开发中的这些痛点!今天主要带大家使用Jpom实现了mall项目的自动化部署,通过这个过程我们可以发现Jpom对于国人来说比Jenkins更加易用,功能也很强大!

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在人工智能领域,大语言模型(LLM)的发展已经取得了显著进展,这些模型在自然语言处理、知识图谱构建和智能问答等多个方面表现出色。SpringAI 项目旨在简化包含人工智能功能的应用程序的开发,避免不必要的复杂性。该项目从著名的 Python 项目(例如 LangChain 和 LlamaIndex)中汲取灵感,但 SpringAI 并不是这些项目的直接移植。

在数字化系统的权限管理演进中,我们探讨了四种典型的数据权限控制方案,第一种基于角色-菜单绑定的方案虽然实现了精确控制,却面临角色爆炸的困境;第三种的混合方案也会面临权限放大的问题,我们采用的第四种通过菜单绑定控权维度和角色实例化设计,既解决了角色数量膨胀问题,又实现了数据权限的精准控制。第二种方案采用用户-角色-数据范围绑定的权限管理模式,虽然解决了角色数量膨胀的问题,却带来了新的局限性。这种设计
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Osworkflow是一个轻量化的流程引擎,基于状态机机制,数据库表很少,Osworkflow提供的工作流构成元素有:步骤(step)、条件(conditions)、循环(loops)、分支(spilts)、合并(joins)等,但不支持会签、跳转、退回、加签等这些操作,需要自己扩展开发,有一定难度,如果流程比较简单,osworkflow是很好的选择,但该开源组件已过时,长时间没有版本升级了。








