java 容器的简单总结

Codex API 直接集成指南:告别中转代理,构建稳定高效的 AI 应用 在 AI 应用开发中,API 集成是连接模型能力与业务逻辑的核心环节。其基本原理是通过 HTTP 协议,按照服务提供商定义的规范发送请求并解析响应,实现远程调用。标准化的 API 设计确保了跨平台和跨语言的互操作性,其技术价值在于提供了稳定、可控且可扩展的服务接入方式,是构建企业级智能应用的基础。在实际应用场景中,开发者常需集成如 Codex 这类聚合了多种大语言模型的平台,以调用诸如 DeepSeek 等先进模型。然而,部分开发者仍依赖过时的第三方中转代理工具,这不仅引入了单点故障和版本锁定的风险,还可能 阅读详情
java.util

接口--不能实例化
Collection
Iterator 
List 
Map 
Set 

类
ArrayList 
Arrays 
Collections 
Date 
HashMap 
HashSet 
Hashtable 
LinkedList 
TreeMap 

TreeSet 

List和Set都是接口,都从Collection接口继承

================================
Collection:List,Set
Map:HashMap,HashTable,WeakHashMap

Set--集
没有重复的对象,无序
常用类:HashSet,TreeSet

List--列表
可以自动扩展的数组
常用类:ArrayList,LinkedList,Stack,Vector
允许有重复的元素
LinkedList:插入,删除快
ArrayList:访问快

Map--映射(key value)
Map包含HashMap,HashTable,WeakHashMap
HashMap不保证顺序

数组的大小的固定的
TreeMap ,TreeSet --可以自动排序的数组
dify制作的工作流如何通过API调用 本文介绍了如何通过Python程序调用Dify工作流API实现数据处理功能。文章详细展示了workflow和chatflow的调用方法,包括参数设置和结果输出,并提供了一个完整的API调用工具代码示例。该工具可实现文本处理、成果查重、关键词生成等功能,支持通过Python脚本或Postman进行调用。核心代码包含API请求函数和批量处理函数,通过HTTP请求与Dify服务端交互,实现自动化数据处理流程。 阅读详情

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浣花溪边
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