GJ_863的博客

客户端，服务端，星火大模型均通过Websocket的方式建立连接，用户询问问题时向SpringBoot服务端发送消息，服务端接收到后，创建与星火大模型的连接，并访问大模型，获取到请求结果后发送给客户端。申请成功后可以获得对应的secret，key还有之前创建的应用的appId，这些就是我们要用到的信息。考虑到敏感信息等安全性问题，这里和大模型的交互都放到后端去做。请求参数的构建和响应参数解析参照官方文档。上根据官方的提示申请tokens。这样就简单实现了一个ai问答功能。其中用来接收响应参数相关实体类。

为了保证系统的安全性和稳定性，防止恶意流量和突发大量流量短时间内大量请求接口，造成服务器崩溃，接口的限流是有必要的。控制水流稳定流出，进水就是向接口发起的请求，一定有时快有时慢，但是漏水的速度是一定的，只要桶装满了就拒绝请求。漏桶里面的任务是一点点执行的，令牌桶有可能一下子把令牌全用光一起执行，这样就可以很快的处理大流量的请求。如果切分越小，产生的块就多，窗口滚动越平滑，限流统计越准确，但是对服务器压力越大。把令牌以稳定的速度放入桶中，如果桶被放满了，多余的令牌就无法放入。以下是四种经典的限流算法。

cgi：通用网关（接口），主要解决的问题是从客户端发送请求和数据，服务端获取到请求和数据后可以调用cgi程序处理及相应结果给客户端的一种标准规范。正向代理代理的是客户端（如翻墙），反向代理代理的是服务端，用户请求代理服务器，代理服务器再将请求分发到服务端。客户端将请求发送给代理，代理再向服务端请求，并接受服务端响应，将响应返回给客户端，比如翻墙。客户端将请求发送给代理，代理将请求发送给不同的服务端，把服务端隐藏起来，降低服务端压力。设置被代理服务器地址，可以是主机名称，ip地址+端口形式。

拼音分词器会将词一个字一个字的转成拼音，而且没有中文，所以我们还要修改拼音分词器的配置es中的分词器组成包含三部分character filters：在tokenizer之前对文本进行处理，例如删除字符，替换字符tokenizer：将文本按照一定规则切割成词条tokenizer filter：将tokenizer输出的词条做进一步处理，例如大小写转化，同义词处理，拼音处理等可以在创建分词库时，通过setting来配置自定义的analyzer（分词器）PUT /test。

如果我们向消息队列中发送Java对象，spring对消息对象的处理是由MessageConverter来处理的，而默认实现是SimpleMessageConverter，会基于jdk的ObjectOutputStream完成序列化。当一个服务完成后需要调用其他服务，这个服务不需要主动调用其他服务，可以向事件代理者（Broker）发布事件，事件代理者就会通知相应服务执行相关业务，这个服务也不需要等待其他服务执行完直接返回结果给用户即可。工作消息队列：一个队列绑定多个消费者，提高消息处理速度，避免消息堆积。

镜像是分层结构，每一层称为一个LayerBaseImage层：包含基本的系统函数库，环境变量，文件系统Entrypoint：入口，是镜像中应用启动的命令其他：在BaseImage基础上添加依赖，安装程序，完成整个应用的安装和配置。

同时，在堆中生成一份与方法区中数据类似的java.lang.Class对象（用来在Java代码中去获取类的信息以及存储静态字段的数据，JDK8之后·这个静态字段数据就存放在堆区）类加载器加载完类后，Java虚拟机会将字节码中的信息保存到方法区，在方法区中生成一个对象InstanceKlass，保存所有类的信息，里边包含实现特定功能，如多态的信息。扩展类加载器和应用类加载器的源码位于rt.jar包中的sun.misc.Launcher.java，是按照jar包的位置来加载字节码文件。这种方式性能比较高。

实际上是对Bellman-ford算法的优化，主要思路是记录哪些点被更新了，再将和这些点有关系的点更新。所有边权重都是正数：朴素Dijkstra算法 n^2，堆优化版Dijkstra算法 mlogn。存在负权边：Bellman-Ford算法 nm ，SPFA 算法 一般是m，最坏nm。图中不能存在负权回路，否则在回路中一直转圈，最短路就变成负无穷即不存在最短路。**单源最短路：**一个点到其他点的最短距离。**多源汇最短路：**起点和终点都是不确定的。到集合的距离：指到集合中的最近的点的距离。

对于一个序列，对应图上每条边都是起点在终点前面易知，如果存在环的话，就一定不存在拓扑序列所以，有向无环图又被称为拓扑图入度为0的点可以作为起点，所以，拓扑排序步骤如下：把所有入度为0的点入队。

作用：在On的时间复杂度下，求出字符串每个回文中心的最长回文半径回文半径：以回文中心为起点，到回文串两端的距离如：# a # b # a #以b为回文中心，最长回文半径就是 4如果回文字符串长度为偶数，那么回文中心就无法正好落在某个字符上，所以可以在每个字符之间添加一个“#”做前置处理（包括字符串首尾）

在业务层，通常在接口中（而非实现类）的要开启事务的方法上写注解@Transactional，以此来降低耦合（注解事务可以添加到业务方法上表示方法开启事务，告诉Spring，在Spring的配置类中写@EnableTransactionMangment，开启事务管理驱动。Spring事务并不是每次遇到异常都自动回滚，只有遇到error系异常和运行时异常才会自动回滚。想要其他的异常也能自动回滚，需要设置@Transactional中的。若要改变事务传播行为，可对该事务中的@Transactional中的。

项目复习补充

spring可以降低代码书写的耦合度（因为实现业务层逻辑时，我们需手动创建service的对象，如果service发生改变，需重新创建新的对象，下面的代码也需重新调试，很麻烦）解决方案：使用对象时，在程序中不要主动使用new产生对象，转换为由提供对象。

返回后通知：@AfterReturning底层，value属性用来存放切入点表达式，returning属性用来存放获取的返回值，所以想获取返回值，可以这样做。环绕通知中获取了参数数组后，可将这个参数传递给proceed方法，即传回给原始方法，且在传回之前，可对参数数组进行操作，操作完再传回，生效。：多个连续的任意符号，可独立出现，常用于简化包名与参数的书写。*：单个独立的任意符号，可独立出现，也可作为前缀或后缀。只有环绕通知，抛出异常后通知可以获取异常。只有返回后通知，环绕通知可以获取返回值。

SpringMVC是一种基于Java实现的MVC模型的轻量级框架是一种表现层框架技术用于进行表现层功能开发。

再次创建对象，如果伊甸园区又满了，再次触发Minor GC，这时不仅会回收伊甸园垃圾，也会回收幸存区垃圾，再将可用对象（伊甸园区和幸存区from）复制到TO中，之后交换两个幸存区，并让幸存区中对象寿命+1。软弱引用还可以配合，引用队列使用，因为软引用，弱引用本身就是一个对象，当他们所引用对象被回收时，他们就会进入这个引用队列，因为他们自身也会占有一定内存，如果想对他们的内存进行释放，就需要引用队列。在对象中添加一个引用计数器，当有地方引用时计数器就加一，引用失效时计数器减一，当计数器值为0时，进行回收。

就是再定义一个长度和要存放数据的数组（a）等长的数组（s），在初始化存放数据数组时，将这个数组也初始化，每个位置存放前一个位置（s[i - 1]）和 a[i] 的和。其中a数组和s数组下标最好都从1开始，这样在初始化前缀和数组时，是s[i] = s[i - 1] + a[i] 这里的i - 1，就不用单独判断。构造差分数组不是核心，差分数组的构造可以看做，将元素一个一个按照规则添加进一个全为0的差分数组中，核心是添加进差分数组的规则。快排同理，虽然每次不一定是平分的，但是期望是平分的。

批量操作在执行exec命令前被放入队列缓存中，并没有被实际执行，也就不存在事务内的查询会被看到，事务外的看不到，从而也不会出现并发事务问题。单条命令的执行是保证原子性的，而事务是不保证的，且没有回滚，事务中任意命令失败，其他命令仍会执行。因为事务的隔离性，可能会引发一系列问题。性能逐渐降低，安全性逐渐升高。

01背包，完全背包，多重背包

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本周学习

由于JSP不利于团队协作，不利于阅读等等，现在主流开发方式为Servlet+HTML+AJAX 或 Servlet+JSP，其中Servlet负责逻辑处理，封装数据，JSP负责获取数据，遍历展现数据，不提倡在JSP中直接写Java代码，在Servlet中书写即可。其中test为必须属性，引号包裹的是判断语句，若判断语句结果为true时，就会执行标签包裹范围内的语句，一般与EL表达式结合使用，由EL表达式获取数据，由JSTL标签来判断，从而执行相应代码。相当于增强for循环。相当于普通for循环。

HttpServletResponse ——> java提供的对Http协议封装的响应对象接口。HttpServletRequset ——> java提供的对Http协议封装的请求对象接口。ServletResponse ————–> Java提供的响应对象根接口。ServletRequest ————–> Java提供的请求对象根接口。ResponseFacade ———-> Tomcat定义的实现类。RequestFacade ———-> Tomcat定义的实现类。

一个操作如果和样本的的数据量无关，每次都是固定时间内完成的操作，叫常数操作（如链表查找，就与样本的数据量有关，而在数组中查找，可以直接根据索引获取，无论获取哪个元素都是在固定的时间内完成的操作，与样本的数据量无关）写出常数表达式数量，不要低阶项，且忽略掉高阶项的系数，剩下的部分如果为f(n)，那么时间复杂度为O(f(n))，按最差的情况来估计。**插入排序：**O(n^2)，这是插入排序最差的情况，它的时间复杂度是会随着数据的改变而改变的。2.异或满足交换律 结合律。3.用异或来实现交换。

如果是无序的，也可以先进行排序。但是排序之后，会改变原有数据的顺序，查找出来元素位置跟原来的元素可能是不一样的，所以排序之后再查找只能判断当前数据是否在容器当中，返回的索引无实际的意义。：也称为是折半查找，属于有序查找算法。将0索引的元素到N索引的元素看做是有序的，把N+1索引的元素到最后一个当成是无序的。遍历无序的数据，将遍历到的元素插入有序序列中适当的位置，如遇到相同数据，插在后面。说明：元素必须是有序的，从小到大，或者从大到小都是可以的。当数据表中的数据元素很多时，可以采用分块查找。

初学前端