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启动 Redis服务，执行命令启动即可部署Redis在windows下的服务安装服务成功。可以安装管理和服务，同时：D:\middleTools\Redis-x64-3.2.100>redis-cli.exeRedis开启远程访问1、由于Redis默认只允许本地访问，要使Redis可以远程访问，需修改redis对应的配置文件；
2025-12-19 17:50:25
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原创 AI智能体 - 相关提问回答
AI超级智能体项目包括几个核心模块：1、客户端：这是用户与系统交互的前端界面，负责发送用户请求和展示结果，这个项目使用的是AI生成前端。2、API接口层：作为后端应用的用户，负责接收客户端请求，并与下游服务通信，我们使用SpringMVC实现。3、AI应用层：这是项目的核心业务逻辑所在，包含了开发的具体AI应用，“AI恋爱大师”，“AI智能客服”，“AI自主规划智能体”。大模型：提供基础的自然语言理解，生成和推理能力。RAG知识库：通过检索增强生成技术，使AI能够利用外部知识回答问题。
2025-09-28 18:05:37
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原创 AI - 智能体构建（二）
新建agent.model包，将所有用到的数据模型（实体类、枚举类）都放到该包。目前只需要定义Agent的状态枚举类，用于控制智能体的执行。/*** 代理执行状态的枚举类*//*** 空闲状态*/IDLE,/*** 运行中状态*/RUNNING,/*** 已完成状态*/FINISHED,/*** 错误状态*/ERRORA2A（Agent to Agent）很热门的感念，简单来说，A2A协议。
2025-08-20 16:11:51
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原创 AI - 智能体构建（一）
智能体（Agent）是一个能够感知环境，进行推理，制定计划，做出决策并自主采取行动以实现特定目标的AI系统。它以大语言模型为核心，集成记忆。知识库和工具等能力为一体，构造了完整的决策能力，执行能力和记忆能力，如同有主观能动性的人类一样。感知环境：通过各种输入渠道获取信息（多模态），理解用户需求和环境状态自主规划任务步骤：将复杂的任务分解为可执行的子任务，并设计执行顺序主动调用工具完成任务：根据需要选择并使用各种外部工具和API，扩展自身能力边界。
2025-08-19 17:43:44
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原创 AI - MCP 协议
MC（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种开放标准，目的是增强AI与外部系统的交互能力。MCP为AI提供了与外部工具、资源和服务交互的标准化方式，让AI能够访问最新数据、执行复杂操作，并与现有系统集成。根据MCP官方定义，MCP是一种开放协议，标准化了应用程序如何向大模型提供上下文的方式。可以将MCP想象成AI应用的USB接口。就像USB为设备连接各种设备提供了标准化方式一样，MCP为AI模型连接不同的数据源和工具提供了标准化方法。
2025-08-15 18:13:37
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原创 AI - 工具调用
工具调用（Tool Calling）可以理解为让AI大模型借用外部工具来完成它自己多不到的事情。学习人类使用工具，工具可以是任何东西，比如网页搜索，对外部API调用，访问外部数据，执行特定代码等。（用户提问明天天气如何？或者帮我查询近一周的天气，AI本身不具备这些知识，它可以调用“查询天气”，来完成用户提问的请求）目前工具调用技术发展已经比较成熟，几乎所有主流的、新出的AI大模型和AI应用开发平台都支持工具调用。
2025-08-13 18:48:38
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原创 AI - RAG知识库-进阶（二）
此外，我们还可以使用 事实验证模型 检查生成内容的准确性，建立关键信息的自动核查机制，或实施人机协作的审核流程。此外，可以减轻幻觉的方法，比如提示词工程优化，可以采用“思维链”提高推理透明度，通过引导模型一步步思考，能够更好的观察其推理过程，即使发现可能的错误，很多Agent超级智能体都采用这种模式。首先，重点学习RAG,通过引入外部知识源，我们可以让模型不再完全依赖其参数中存储的信息，而是基于检索到最新，准确的信息来回答问题。在实际应用中，可能出现多种异常情况，如找不到相关文档，相似度过低，查询超时等。
2025-08-12 18:27:15
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原创 AI - RAG知识库-进阶（一）
这个接口定义了向量存储基本操作，简单说即使CRUD。添加文档到向量库从向量库生成文档基于查询进行相似度搜索获取原生客户端（用于特定实现的高级操作）
2025-08-05 18:25:50
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原创 AI - RAG知识库-向量基础认知
RAG（Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成）是一种结合信息检索技术和AI内容生成的混合架构，可以解决大模型的知识时效性限制和幻觉问题。简单说就是，RAG就想给AI一个“笔记”，让AI回答问题前先差查一查特定的知识库获取知识，确保回答是基于真实资料而不是凭空想象。从技术角度看，RAG在大语言模型生成回答之前，会先从外部知识库中检索相关信息，然后将这些检索到的内容作为额外的上下文提供给模型，引导其生成更准确，更相关的回答。准确回答关于特定内容的问题。
2025-08-04 13:58:02
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原创 AI - 大模型核心概念
大模型是ai的大脑，指具有海量参数的人工智能模型，通过大规模的预训练获得广发的知识和能力。不同的大模型的参数规模、处理能力和接受的对话长度是不一样的。选择不同的大模型后，可以设置参数调整大模型的输出，，比如可以控制模型输出的随机性，温度值越高，模型输出越随机性；温度值越低，输出越确定保守。
2025-08-01 12:52:29
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原创 RocketMQ之事物消息
事务消息机制的关键是在发送消息时，会将消息转为一个half半消息，并存入RocketMQ内部的一个RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC这个topic,这样对消费者不可见。`integration` int(11)NOT NULL DEFAULT'0'COMMENT‘积分'，PRIMARY KEY ( `id`)`vip_flag` tinyint(1)NOT NULL DEFAULT '0'COMMENT 'VIP用户标识(1是，0否)',因此，事务消息值涉及到消息发送者，
2024-12-05 21:38:56
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原创 提升 RocketMQ 顺序消费性能
例如，消息发送者向主题为 ORDER_TOPIC 的 4 个队列共发送 12 条消息，RocketMQ 可以保证 1、4、8 这 三条按顺序消费，但无法保证消息 4 和消息 2 的先后顺序。
2024-09-30 17:09:22
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原创 如何优化系统架构设计来缓解流量压力提升并发性能？
以直播互动为例：来感受读多写多情况下如何应对流量压力。例如：QQ直播，微信直播，快手，B站、抖音......
2024-09-13 12:55:11
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原创 03如何设计一个秒杀系统？？？
数据库层做排队。在交易环节中，“库存”是个关键数据，也是个热点数据，因为交易的各个环节中都可能涉及对库存的查询。秒杀商品和普通商品的减库存还是有些差异的，例如商品数量比较少，交易时间段也比 较短，因此这里有一个大胆的假设，即能否把秒杀商品减库存直接放到缓存系统中实现， 也就是直接在缓存中减库存或者在一个带有持久化功能的缓存系统（如 Redis）中完成。例如发生恶意下单的情况， 假如我们采用“下单减库存”的方式，即用户下单后就减去库存，正常情况下，买家下单后付款的概率会很高，所以不会有太大问题。
2024-08-27 00:19:01
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原创 01如何设计一个秒杀系统？？？
热点分为热点操作和热点数据，所谓热点操作，例如大量的刷新页面，大量的添加购物车，双十一零点下单等。对系统来说，这些操作可以抽象为读请求和写请求，这两种热点请求的处理方式大相径庭，读请求的优化空间更大一些，而写请求的瓶颈一般都在存储层，优化思路就是根据CAP理论做平衡。热点数据就是用户的热点请求对应的数据，例如可以通过卖家报名的方式提前筛选出来，对热门商品进行打标。另外还可以通过大数据分析来发现热门商品，比如分析热点商品交易记录，浏览记录，购物车记录，提前分析。
2024-08-16 16:49:08
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原创 从零搭建10级QPS大流量、高并发优惠卷系统--下
其中，我们使用了分治思想，对存储中间件进行水平扩容以解决存储哦情景，采取库存拆分子库思路解决热点库存问题，引入本地缓存解决券模板从redis获取超时的问题，我们还从服务超时设置，监控报警，限流，资源隔离等方面对服务进行了治理，保证服务的高可用。优惠券系统是一个PRC服务，因此我们需要设置合理的PRC超时时间，保证系统不回因为上游系统的故障而被拖垮、例如发券的接口，我们内部执行时间不超过100ms，因此接口超时我们可以设置为500ms，如果有异常请求，在500ms后，就会被拒绝，从而保障我们服务的稳定运行。
2024-08-14 10:23:06
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原创 如何从零搭建10级QPS大流量、高并发优惠卷系统--上
节日活动，多个业务方面都有发放优惠卷的需求，且对发券的QPS量级有明确的需求，所有的优惠券发放、核销、查询都需要一个新的系统来承载。因此，需要设计和开发一个能够支撑十万级QPS的券务系统，并且对优惠券完成的声明周期进行维护。
2024-08-13 21:18:59
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原创 如果让你设计一个支持千万级流量的架构，你会怎样设计？
边缘计算被很多人提及，原因是大数据处理的实时性越来越高，由集中式的服务系统提供实时性的计算能力捉襟见肘，所以很多大厂开始将计算能力放到距离用户最近的CDN节点中，这就要求原有的CDN节点不只作为静态资源文件的缓存，而是要提供可以定制化的计算能力。：对有经验的架构师来说，这样说的需求是不明确的，任何系统都有自己的承受能力范围，换句话说就是在并单用户数限定范围内，一定要保证系统 TP99=2s，例如：“我们要保证系统并发数在100万用户内的时候，有所不能”。然后保护系统，并拒绝其他用户连接请求。
2024-08-12 11:40:26
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原创 mybatis中使用date_format函数格式化后日期少一天
中date最为参数，想查询create_time与参数date日期相同的数据，数据库中存在数据但是查不出来。在写一段sql查询date_format()函数格式化后的结果是什么。运行中并没有抛出异常，表示sql没问题。查询出的结果与我传入的参数日期少一天。果断感觉就是时区的问题。中加入参数即可解决。
2023-11-20 15:44:27
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原创 SpringBoot @SpringBootApplication(exclude={DataSourceAutoConfiguration.calss})
该注解的作用是，排除自动注入数据源的配置（取消数据库配置），在springBoot中使用多数据源时，加上@SpringBootApplication(exclude={DataSourceAutoConfiguration.calss})DataSourceAutoConfiguration.class会自动查找application.yml或者properties文件里的spring.datasource.*相关属性并自动配置单数据源。application.yml为。
2023-11-17 19:29:22
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原创 isELIgnored=“false“
在web.xml的＜jsp-property-group＞中可以控制一组JSP是否使用EL，在每个JSP中也可以指定是否该JSP使用EL。的功能，因此基本上所有seriptlet能实现的功能都可以由JSP替代。在JSP 2.0中，建议尽量使用EL而使JSP的格式更一致。比如下面这个表达式＜p＞${2000 % 20}＜/p＞在isELIgnored＝"true"时输出为${2000 % 20}，而isELIgnored＝"false"时输出为100。如果设定为真，那么JSP中的表达式被当成字符串处理。
2023-11-13 12:28:07
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原创 Maven scope 作用域 详解
Maven的一个哲学是约定大于配置，所以在maven中，很多内容都有默认值，scope的默认值是compile。scope元素的作用：控制 dependency（依赖）元素的使用范围。通俗的讲，就是控制 Jar 包在哪些范围被加载和使用。这个范围包括，编译、测试、运行，并且还可以加上是否被打入包中。依赖范围由强到弱的顺序是：compile>provided>runtime>test由于system依赖不怎么推荐使用。下面排序就不排入了，如果排序和provided并排。
2023-11-13 02:20:44
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