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public class ClientAccessTimeControlInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {

  private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ClientAccessTimeControlInterceptor.class);

  @Autowired
  private RedisHelper redisHelper;

  @Autowired
  private MessageGenerator messageGenerator;

  @Autowired
  private LoginService loginService;


  @Override
  public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler)
      throws Exception {
    logger.info("Start to intercept http request." + request.getAttribute("accessToken"));
    if (request.getAttribute("accessToken") != null) {
      String accessToken = request.getAttribute("accessToken").toString();
      if (!loginService.checkLogin(accessToken)) {
        flush(response, messageGenerator.create(MessageCode.COMMON_ACCESS_TOKEN_REQUIRED, null));
        return false;
      }
      String redisKey =
          RedisKeysProvider.REQUEST_TIMES_LIMIT_BY_IP + ":" + NetworkUtils.getRemoteIP(request);
      if (!redisHelper.hasKey(redisKey)) {
        redisHelper.setObject(accessToken, 1, Const.ACCESS_TIMEOUT, TimeUnit.MINUTES);
      } else {
        int count = Integer
            .valueOf(
                redisHelper.getString(RedisKeysProvider.REQUEST_TIMES_LIMIT_BY_IP + accessToken));
        count = count + 1;
        if (count > Const.MAX_REQUEST_TIME) {
          flush(response, messageGenerator.create(MessageCode.COMMON_REQUEST_TOO_MUNCH, null));
          return false;
        }
      }
    } else {
      flush(response, messageGenerator.create(MessageCode.COMMON_ACCESS_TOKEN_REQUIRED, null));
      return false;
    }
    return true;

【AI大模型】核心基石:Transformer架构入门通俗完整解读 文章摘要: Transformer架构是AI大模型(如GPT、Llama等)的核心基石,彻底颠覆了传统RNN/LSTM的逐字计算模式,通过自注意力机制实现全局并行运算和长文本语义理解。本文用通俗语言拆解Transformer的核心模块:位置编码保留语序、多头注意力捕捉上下文关联、掩码机制确保生成逻辑、残差连接稳定训练,并搭配极简PyTorch代码演示Decoder架构的逐字生成过程。Transformer的并行性、可堆叠性和全局注意力优势,使其成为千亿参数大模型的基础。理解Transformer是掌握大模型 阅读详情

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