摘要计算了所有已完成 checkpoint 的端到端持续时间、增量/全量Checkpoint 数据大小和 checkpoint alignment 期间缓冲的字节数的简单 min/average/maximum 统计信息。请注意：这些信息不会再JobManager中保存，如果JobManager故障转移，这些统计信息将重新计数。

本文摘要：案例演示了如何搭建基于DeepSeek API和Spring AI的容器管理环境。主要内容包括：1）环境准备（安装OpenJDK、Maven、Docker和uv工具）；2）克隆并编译spring-ai-mcp项目；3）配置MCP Docker插件；4）创建Java项目实现自然语言控制Docker的功能。通过ChatClient将用户自然语言指令转换为Docker操作，最终实现交互式容器管

本文摘要：案例演示了如何搭建基于DeepSeek API和Spring AI的容器管理环境。主要内容包括：1）环境准备（安装OpenJDK、Maven、Docker和uv工具）；2）克隆并编译spring-ai-mcp项目；3）配置MCP Docker插件；4）创建Java项目实现自然语言控制Docker的功能。通过ChatClient将用户自然语言指令转换为Docker操作，最终实现交互式容器管

本文摘要：案例演示了如何搭建基于DeepSeek API和Spring AI的容器管理环境。主要内容包括：1）环境准备（安装OpenJDK、Maven、Docker和uv工具）；2）克隆并编译spring-ai-mcp项目；3）配置MCP Docker插件；4）创建Java项目实现自然语言控制Docker的功能。通过ChatClient将用户自然语言指令转换为Docker操作，最终实现交互式容器管

文章摘要： 本文系统讲解了Web开发中的Cookie和Session技术，旨在解决HTTP协议无状态特性带来的数据共享问题。主要内容包括： Cookie技术 工作原理：服务器创建Cookie并发送给浏览器存储，后续请求自动携带 实现方法：通过javax.servlet.http.Cookie类操作 特性：浏览器端存储、4KB大小限制、安全性较低 生命周期控制：setMaxAge()方法设置有效期

SpringAI是专为Java/Spring生态设计的生成式AI框架，基于SpringBoot3.x（需JDK17+）提供统一API抽象，支持OpenAI、Deepseek等主流模型服务。其核心特点包括：1）多厂商模型统一接入；2）内置向量数据库集成实现RAG；3）支持函数调用和结构化输出；4）提供可视化监控评估工具。通过简单的Starter配置即可快速实现AI能力调用，如示例所示只需添加Deep

本文系统介绍了大模型的核心概念与技术要点。主要内容包括：1）大模型定义，即具有数十亿参数的深度学习语言模型；2）Transformer架构的核心组件（自注意力机制、多头注意力等）；3）训练流程（预训练、微调）及优化方法（Adam算法、学习率衰减）；4）性能评估指标（BLEU、ROUGE等）；5）关键技术（词嵌入、批标准化、多任务学习）；6）训练优化方案（分布式训练、混合精度、梯度裁剪）；7）推理优

摘要： FunctionCalling技术使大语言模型能够调用外部API解决实时性问题，但存在跨模型适配难和无状态的局限。MCP协议（Model Context Protocol）作为统一标准，通过客户端-服务器架构连接AI与数据源，支持多种通信机制（如SSE、StreamableHTTP），具有简化设计、无状态模式等优势。FastMCP提供快速构建MCP服务器的Python方案，并采用JWT实现

本文介绍了SpringAI中ChatClient的使用方法，对比了ChatModel和ChatClient的区别。ChatClient作为更高级的客户端API，简化了与聊天模型的交互流程，支持链式调用、Prompt模板化、上下文记忆等功能。文章详细演示了如何创建SpringBoot项目并配置ChatClient，包括文本响应、流式回复、实体对象映射等操作。同时讲解了如何在项目中同时使用多个聊天模型

本文介绍了使用SpringBoot构建MCP（Model-Client-Protocol）服务的案例，通过STDIO传输模式实现天气查询功能。案例包含两个项目：MCPServer提供天气查询工具，通过OpenWeather API获取城市天气数据；MCPClient作为客户端，通过Controller调用服务端工具。文章详细说明了项目配置、Maven依赖管理、WeatherService工具类实现