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RSS订阅原创 JDK11新特性
在了解新特性之前，需要说明Java 11带来的一些重要变更：- 自Java 11起，Oracle JDK不再免费用于商业用途，需要购买许可证- 如需免费使用，可以选择OpenJDK版本（由Oracle或其他提供商如AdoptOpenJDK、Azul等提供）- Java 8的免费支持在2019年1月结束，后续安全更新需要付费- JavaFX已从JDK中移除，作为独立模块提供
2025-05-19 10:05:11
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原创 Docker编排工具详解：Docker Compose与Docker Swarm
随着容器技术的普及，单个容器已经无法满足复杂应用部署的需求。在实际应用场景中，我们通常需要协调多个容器共同工作，这就是容器编排的概念。Docker提供了两个强大的编排工具：Docker Compose和Docker Swarm。本文将深入探讨这两个工具的特性、使用方法以及最佳实践。
2025-05-12 10:18:00
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原创 Docker组件详解：核心技术与架构分析
Docker作为一种容器化技术，已经彻底改变了软件的开发、交付和部署方式。要充分理解和利用Docker的强大功能，我们需要深入了解其核心组件以及它们如何协同工作。本文将详细介绍Docker的主要组件、架构设计以及它们之间的关系。
2025-05-09 17:57:37
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原创 Docker基础入门：容器化技术详解
Docker是一个开源的容器化平台，它允许开发者将应用及其依赖打包到一个可移植的容器中，从而确保应用在不同环境中的一致运行。Docker于2013年发布，迅速成为软件开发领域的革命性工具，解决了传统开发中"在我的机器上能运行"的经典问题。
2025-05-09 17:46:02
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原创 设计模式（构建者模式）
建造者模式（Builder Pattern）是一种创建型设计模式，它允许我们分步骤创建复杂对象。这种模式特别适合那些需要多个步骤才能构建出来的、有很多配置选项的对象。
2025-04-30 16:42:18
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原创 设计模式（工厂模式）
工厂设计模式是一种创建型设计模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。在工厂模式中，我们在创建对象时不会对客户端暴露创建逻辑，而是通过使用一个共同的接口来指向新创建的对象。简单工厂模式（Simple Factory）工厂方法模式（Factory Method）抽象工厂模式（Abstract Factory）工厂设计模式是一种非常实用的创建型设计模式，它通过封装对象的创建过程，使客户端代码与具体产品的实现细节解耦。根据不同的需求和场景，我们可以选择使用简单工厂、工厂方法或抽象工厂。
2025-04-29 17:42:50
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原创 MCP，看这一篇就够
MCP（模型上下文协议）是一个开放标准，用于规范化应用程序如何向大型语言模型（LLM）提供上下文信息。简单来说，MCP就像AI应用的USB-C接口 —— 正如USB-C为设备提供了与各种外设连接的标准方式，MCP为AI模型提供了与不同数据源和工具连接的标准方式。MCP由Anthropic公司于2024年底推出并开源，旨在解决AI助手与数据源集成的问题。无论你是在开发AI驱动的IDE、增强聊天界面，还是创建自定义AI工作流，MCP都提供了一种标准化的方式，将LLM与它们所需的上下文连接起来。
2025-04-29 11:38:20
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原创 Open Manus源码分析-Tool
OpenManus的工具系统采用了一种高度模块化的设计，它为AI代理提供了一组结构化的"工具"接口，使代理能够执行诸如网络搜索、命令执行、文件操作等超出纯语言模型能力范围的任务。抽象统一：所有工具遵循相同的接口规范功能隔离：工具之间相互独立，职责明确可组合性：工具可以被灵活组合使用安全边界：工具执行受到权限控制和错误处理保护。
2025-04-28 11:17:49
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原创 设计模式（状态模式）
在实际的软件开发中，状态模式并不是很常用，但是在能够用到的场景里，它可以发挥很大的作用。从这一点上来看，它有点像我们之前讲到的组合模式。状态模式一般用来实现状态机，而状态机常用在游戏、工作流引擎等系统开发中。不过，状态机的实现方式有多种，除了状态模式，比较常用的还有分支逻辑法和查表法。今天，我们就详细讲讲这几种实现方式，并且对比一下它们的优劣和应用场景。有限状态机，英文翻译是Finite State Machine，缩写为FSM，简称为状态机。
2025-04-28 10:44:12
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原创 OpenManus源码分析-Flow
在前两篇文章中，我们分析了OpenManus的整体架构和核心Agent模块。今天我们深入探讨OpenManus的Flow模块，这是整个框架中负责编排工作流的关键组件。通过本文，你将了解OpenManus如何组织复杂的任务流程，以及如何利用其灵活的流程设计构建智能应用。
2025-04-27 10:57:26
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原创 设计模式（观察者模式）
观察者模式（Observer Design Pattern）也被称为发布订阅模式。模式定义：在对象之间定义一个一对多的依赖，当一个对象状态改变的时候，所有的依赖对象都会自动收到通知。一般情况下，被依赖的对象叫做被观察者（Observeable），依赖的对象叫作观察者（Observer）。
2025-01-10 16:48:36
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原创 ThreadLocal、ITL、TTL的区别和使用
本文章简单介绍ThreadLocal、InheritableThreadLocal（ITL）、TransmittableThreadLocal（TTL）的区别和使用。
2024-11-06 10:13:10
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原创 React新人小白上手教程（适合后端选手食用）
本文适合前端新手以及需要进行前端开发的后端开发者阅读。所涉及的知识点覆盖全面，即使没有前端基础的读者也可以轻松理解。部分内容参考了 React 官方文档（Link），官方文档详细且易于理解，建议有兴趣深入学习的同学查阅。作为一名刚开始接触 React 前端开发的学习者，如果文中存在不足或错误之处，欢迎大家给予批评和指正。下面开始我们的React上手之旅。HTML是一种用于创建网页的标准标记语言。它是一种标记语言，用于描述网页的结构。CSS是一种样式表语言，用于描述HTML文档的展示。
2024-11-06 10:11:32
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原创 Flink中任务（Tasks）和任务槽（Task Slots）详解
在之前不做共享的时候，每个任务都平等地占据了一个slot，但其实不同的任务对资源的占用是不同的。所以对于第一个任务节点source→map，它的6个并行子任务必须分到不同的slot上（如果在同一slot就没法数据并行了），而第二个任务节点keyBy/window/apply的并行子任务却可以和第一个任务节点共享slot。另外，同一个任务节点的并行子任务是不能共享slot的，所以允许slot共享之后，运行作业所需的slot数量正好就是作业中所有算子并行度的最大值。而不同的任务节点的子任务可以共享slot。
2024-03-19 16:46:25
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原创 Flink中JobManager与TaskManage的运行架构以及原理详解
TaskManager是Flink中的工作进程，数据流的具体计算就是它来做的，所以也被称为“Worker”。当然由于分布式计算的考虑，通常会有多个TaskManager运行，每一个TaskManager都包含了一定数量的任务槽（task slots）。TaskManager启动之后，JobManager会与它建立连接，并将作业图（JobGraph）转换成可执行的“执行图”（ExecutionGraph）分发给可用的TaskManager，然后就由TaskManager具体执行任务。
2024-03-19 15:32:30
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原创 [leetcode 189][轮转数组]
输入: nums = [1,2,3,4,5,6,7], k = 3。输入：nums = [-1,-100,3,99], k = 2。向右轮转 1 步: [7,1,2,3,4,5,6]向右轮转 2 步: [6,7,1,2,3,4,5]向右轮转 3 步: [5,6,7,1,2,3,4]向右轮转 1 步: [99,-1,-100,3]向右轮转 2 步: [3,99,-1,-100]输出: [5,6,7,1,2,3,4]输出：[3,99,-1,-100]
2024-03-08 16:42:36
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原创 [leetcode 26][删除有序数组的重复项]
解释：函数应返回新长度 length = 7, 并且原数组的前七个元素被修改为 0, 0, 1, 1, 2, 3, 3。不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。解释：函数应返回新长度 length = 5, 并且原数组的前五个元素被修改为 1, 1, 2, 2, 3。输入：nums = [0,0,1,1,1,1,2,3,3]输出：7, nums = [0,0,1,1,2,3,3]输出：5, nums = [1,1,2,2,3]输入：nums = [1,1,1,2,2,3]
2024-03-07 16:54:14
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原创 [leetcode 169][多数元素]
如果新来到的士兵不是同一阵营，则前方阵营派一个士兵和它同归于尽。如果新来的士兵和前一个士兵是同一阵营，则集合起来占领高地，领主不变，winner 依然是当前这个士兵所属阵营，现存兵力 count++；当下一个士兵到来，发现前方阵营已经没有兵力，新士兵就成了领主，winner 变成这个士兵所属阵营的旗帜，现存兵力 count ++。第一个到来的士兵，直接插上自己阵营的旗帜占领这块高地，此时领主 winner 就是这个阵营的人，现存兵力 count = 1。输入：nums = [2,2,1,1,1,2,2]
2024-03-07 15:50:32
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原创 [leetcode 128][最长连续序列]
[leetcode 128][最长连续序列]给定一个未排序的整数数组 nums ，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。示例 1：输入：nums = [100,4,200,1,3,2]输出：4解释：最长数字连续序列是 [1, 2, 3, 4]。它的长度为 4。示例 2：输入：nums = [0,3,7,2,5,8,4,6,0,1]输出：9class Solution { public int longestConsecutive(int[] nums
2021-10-26 16:26:52
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原创 [leetcode 130][被围绕的区域]
[leetcode 105][被围绕的区域]给你一个 m x n 的矩阵 board ，由若干字符 ‘X’ 和 ‘O’ ，找到所有被 ‘X’ 围绕的区域，并将这些区域里所有的 ‘O’ 用 ‘X’ 填充示例 1：输入：board = [[“X”,“X”,“X”,“X”],[“X”,“O”,“O”,“X”],[“X”,“X”,“O”,“X”],[“X”,“O”,“X”,“X”]]输出：[[“X”,“X”,“X”,“X”],[“X”,“X”,“X”,“X”],[“X”,“X”,“X”,“X”],[
2021-10-26 16:24:09
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原创 [leetcode 105][[从前序与中序遍历序列构造二叉树]
[leetcode 105][[从前序与中序遍历序列构造二叉树]给定一棵树的前序遍历 preorder 与中序遍历 inorder。请构造二叉树并返回其根节点。示例 1:Input: preorder = [3,9,20,15,7], inorder = [9,3,15,20,7]Output: [3,9,20,null,null,15,7]示例 2:Input: preorder = [-1], inorder = [-1]Output: [-1]class Solution {
2021-10-25 16:57:45
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原创 [leetcode 116][填充每个节点的下一个右侧节点指针]
[leetcode 116][填充每个节点的下一个右侧节点指针]给定一个 完美二叉树 ，其所有叶子节点都在同一层，每个父节点都有两个子节点。二叉树定义如下：填充它的每个 next 指针，让这个指针指向其下一个右侧节点。如果找不到下一个右侧节点，则将 next 指针设置为 NULL。初始状态下，所有 next 指针都被设置为 NULL。输入：root = [1,2,3,4,5,6,7]输出：[1,#,2,3,#,4,5,6,7,#]解释：给定二叉树如图 A 所示，你的函数应该填充它的每个 n
2021-10-25 16:53:55
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