本文探讨了有色金属散货装车场景中的库存匹配痛点，提出基于DeepSeek大模型的智能配载解决方案。传统人工配载方式在单一品种大批量订单处理中存在效率低下、误差率高的问题。文章详细介绍了"传统算法初筛+大模型优化"的双层架构设计：底层采用贪心算法快速生成候选组合，上层利用DeepSeek进行路径优化、库区优先级等业务规则校验。方案通过SpringBoot集成Ollama实现本地化部署，确保数据安全，

做AI开发的小伙伴，大概率都被这几个问题折磨过：❌ 对接通义千问、文心一言、GPT，要花钱、要充值、有调用次数限制❌ 依赖外网API，延迟高、联网才能用、隐私数据容易泄露❌ 调试代码频繁调用接口，账单悄悄爆表❌ 内网开发环境，无法访问外网大模型接口今天给大家解锁终极免费方案：Spring AI + Ollama 本地大模型全程0付费、0联网、0API密钥、0复杂配置。

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Spring Boot版本演进全解析：从2.x到4.x的核心升级与选型指南 本文系统梳理了Spring Boot近年的版本演进历程，重点分析了各版本的核心特性与升级价值： 2.x系列（2018-2022）以性能优化与自动化增强为主，2.7版本作为收官之作支持Java 17并优化启动性能，商业支持延长至2026年。 3.x系列（2022-2025）实现架构级革新：强制Java 17+、全面迁移Jak

不要只背模板，要理解 “Few-shot”（给例子）、“CoT（思维链）”（让模型分步思考）和 “结构化输出”（强制要求模型返回JSON/XML，以便Java反序列化）。高阶回答要说：“代码辅助生成”（结合JavaParser做语法纠错）、“非结构化文档转结构化数据”（PDF/Word通过OCR+LLM抽取关键字段写入数据库）、“智能运维（AIOps）”（分析日志异常，给出处理预案）。），这是RA

本文是Ollama+Qwen本地AI部署的完整指南，涵盖硬件配置、环境搭建到Java集成全流程。首先根据模型规模（7B-70B+）推荐硬件要求，建议SSD存储。部署部分详细讲解Ollama安装、模型路径配置及Qwen模型下载运行。Java集成提供三种方案：原生HTTP客户端、Spring Boot+RestTemplate和Spring AI Starter（推荐）。最后总结常见问题排查和性能优化

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