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RSS订阅原创 【langchain4j系列教程-01】langchain4j与Hello，World！
Langchain4j是2023年初开始开发的框架，出现的原因是当时市面上没有Java与LLM结合的相关框架，由此Langchain4j团队开发了这个框架，目前核心功能均已到位。OpenAiChatModel是langchain4j提供的调用OpenAi相关模型的类，有两个参数是必须填的，apiKey和modelName。，langchain4j不会调用到open ai的地址，而是将baseUrl设置成自己的地址，通过这个地址去调用open ai的地址。原因是示例调的是Open AI的模型。
2025-03-31 08:28:22
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原创 深度学习：让机器学会“思考”的魔法
深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让机器能够从大量数据中自动提取特征，并做出预测或决策。简单来说，它是一种让机器“学会学习”的技术。深度学习正在改变我们的生活，从智能手机的人脸解锁到自动驾驶汽车，从智能客服到医学诊断，它的应用无处不在。然而，这项技术也带来了伦理和社会问题，如隐私保护、算法偏见等。正如火药的发明既可用于烟花，也可用于战争，深度学习的力量也需要被谨慎使用。我们不仅要教会机器“思考”，还要教会它们“责任”。
2025-03-22 15:04:51
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原创 MySQL数据库备份与恢复实战指南：手绘原理与原创策略
核心原则3-2-1规则：3份备份，2种介质，1份异地定期恢复演练：备份的价值在于可恢复性自动化管理：减少人为失误工具推荐mysqldumpBinlog云环境：阿里云DBS、AWS RDS Snapshot通过合理的备份策略和严格的恢复测试，可最大限度降低数据丢失风险。
2025-03-22 14:52:47
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原创 Redis高可用高性能架构设计指南（终版）
主从+哨兵适合快速搭建容灾，但需注意脑裂风险（配置Cluster分片需预分片设计，避免后期数据迁移成本。异地多活依赖旁路同步组件与CRDT，保证最终一致性。
2025-03-21 08:31:00
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原创 领域驱动设计（DDD）核心概念详解：从贫血模型到充血模型的进化
实体：通过唯一标识（如id）区分，包含业务行为。值对象：不可变，通过属性判等，封装校验逻辑。聚合：一组相关对象的集合，由聚合根（如Order）统一管理。聚合根：外部只能通过聚合根操作内部对象，保证业务一致性。贫血模型：对象是“哑数据”，逻辑散落在Service层。充血模型：对象内聚行为，直接反映业务规则。实体与值对象：明确区分身份和属性，值对象封装校验逻辑。聚合与聚合根：通过聚合根管理一致性，避免分散逻辑。充血模型：对象内聚行为，Service层仅负责协调。
2025-03-19 09:01:55
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原创 大型语言模型（LLM）：解码人工智能的“语言基因“
2027年某个深夜，一位程序员在代码中写下："import love from 'heart'"（从心中导入爱） 出乎意料的是，AI助手没有报错，反而回复："检测到诗意代码，已自动生成：
2025-03-15 13:47:50
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原创 揭秘 Spring Event：用法实例 + 原理深度解读
Spring Event作为一种强大的事件驱动机制，为Java开发提供了极大的便利。通过本文的介绍，您应该已经对Spring Event的用法和原理有了清晰的认识。无论是在简单的业务场景还是复杂的系统架构中，Spring Event都能够帮助您实现组件之间的解耦和高效的通信。希望您能够在实际开发中灵活运用Spring Event，
2025-03-12 22:28:21
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原创 TCC分布式事务：电商支付场景实战
Try：尝试执行业务逻辑，预留资源。Confirm：确认执行业务逻辑，提交资源。Cancel：取消执行业务逻辑，释放资源。TCC的核心思想是将一个分布式事务拆分为多个本地事务，通过补偿机制保证最终一致性。TCC通过Try、Confirm和Cancel三个阶段实现了分布式事务的最终一致性。在实际开发中，我们需要特别注意空回滚和悬挂问题，并通过重试机制和人工干预来处理Confirm和Cancel失败的情况。通过本文的代码示例，相信你已经对TCC有了更深入的理解。
2025-03-10 08:53:32
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原创 Claude：AI领域的多面手，从语言模型到智能编码
Claude是由Anthropic公司开发的大型语言模型，在人工智能领域，Claude 是一个备受瞩目的名字。它不仅是美国人工智能初创公司 Anthropic 推出的大型语言模型家族，还在多个领域展现了强大的能力，包括自然语言处理、代码生成、多模态任务等。2025年，Claude 3.7 Sonnet 的发布更是将其推向了新的高度，成为AI编程和推理领域的标杆。它不仅具备普通大模型的能力，还引入了混合推理模式，能够在标准和扩展思考模式之间切换，显著提升了在数学、物理、编码等任务上的表现。
2025-03-09 09:23:50
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原创 Manus：Agent之光还是饥饿营销？
正如iPhone的每个零部件都非独创，但其整合能力却开创了智能手机的新时代，Manus的技术价值在于其垂直整合的能力。尽管Manus并非完美，甚至被质疑为“套壳”，但其在工程封装和应用场景上的创新，无疑为AI Agent领域注入了新活力。尽管如此，市场对Manus的热情依然高涨，这或许反映了用户对AI Agent技术的强烈期待。首先，它证明了AI不仅可以生成内容，还能执行任务，这为AI技术的商业化开辟了新路径。然而，Manus的创新并不在于底层模型的突破，而在于其工程封装和应用场景的拓展。
2025-03-08 13:46:56
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原创 一致性Hash：分布式系统中的负载均衡利器【顶级图示】
一致性Hash通过将数据和节点映射到一个环形空间上，解决了传统Hash算法在节点动态变化时数据迁移量大的问题。它广泛应用于分布式缓存、负载均衡、分布式数据库等场景，是分布式系统中的重要技术。通过本文的详细介绍和多图示解析，相信你已经对一致性Hash有了更深入的理解。如果你在开发中遇到类似的场景，不妨尝试使用一致性Hash，提升系统的扩展性和负载均衡能力！关于作者我是在Java开发领域苟且偷生的程序员，专注于高质量代码的设计与实现。如果你对Java技术感兴趣，欢迎关注我的博客，我们一起学习进步！
2025-03-06 09:15:37
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原创 XXL-JOB路由策略详解：如何高效分配任务（呕心沥血版）
路由策略是指任务调度平台根据一定的规则和算法，决定任务由哪个执行器执行的机制。XXL-JOB提供了多种路由策略，帮助开发者根据业务需求灵活分配任务。最后一个路由策略是指任务总是分配给最后一个注册的执行器。XXL-JOB提供了多种路由策略，帮助开发者根据业务需求灵活分配任务。通过本文的详细介绍和图示，相信你已经对XXL-JOB的路由策略有了更深入的理解。如果你在开发中遇到类似的场景，不妨尝试使用XXL-JOB的路由策略，提升任务的执行效率和可靠性！关于作者。
2025-03-06 08:57:35
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原创 Spring AI Alibaba：Java开发者的AI应用开发利器
Spring AI Alibaba 是由阿里云开源的一个AI应用开发框架，旨在帮助Java开发者快速构建AI应用。它基于Spring AI框架，并与阿里云的通义系列大模型深度集成，提供了从对话、文生图到语音合成的多种AI能力支持。Spring AI Alibaba 为Java开发者提供了一个强大而灵活的工具，极大地简化了AI能力的集成过程。无论是聊天模型、图像生成，还是复杂的提示词设计，Spring AI Alibaba都能以最少的代码实现高效开发。
2025-03-05 08:01:53
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原创 腾讯元宝：AI助手新王者，苹果商店下载量超越DeepSeek！
腾讯元宝凭借其强大的功能、高效的算法和卓越的用户体验，迅速成为AI助手领域的新星。通过接入DeepSeek的技术，腾讯元宝在计算效率、多模态支持和RAG技术上得到了显著提升。无论是智能聊天、个性化推荐，还是任务自动化，腾讯元宝都能为用户提供极致的智能服务。如果你还没有体验过腾讯元宝，赶快去苹果商店下载吧！相信它会成为你生活中不可或缺的智能助手。关注我，获取更多AI领域的最新资讯和技术分享！
2025-03-04 18:53:09
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原创 迭代器模式：遍历集合的艺术
迭代器模式是一种行为设计模式，它提供了一种方法顺序访问一个聚合对象中的各个元素，而又不暴露其内部的表示。将遍历集合的责任从集合类中分离出来。提供一个统一的接口来遍历不同类型的集合。需要遍历集合中的元素。需要隐藏集合的内部结构。需要支持多种遍历方式。// 是否还有下一个元素// 获取下一个元素// 创建迭代器迭代器模式通过将遍历集合的责任从集合类中分离出来，使代码更加灵活和可维护。它非常适合处理需要遍历集合的场景，例如图书目录、文件系统等。
2025-03-04 09:01:13
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原创 责任链模式：让请求在链条中流动
责任链模式是一种行为设计模式，它允许多个对象有机会处理请求，从而避免请求的发送者与接收者之间的耦合。将多个处理对象组成一条链。请求沿着这条链传递，直到某个对象处理它为止。请求的处理流程需要动态调整。请求的处理逻辑分散在多个对象中。请求的处理顺序需要灵活配置。// 设置下一个处理者// 处理请求责任链模式通过将多个处理对象组成一条链，使请求能够沿着链条流动，直到被某个对象处理为止。它非常适合处理需要多个步骤的请求，例如审批流程、过滤器链等。
2025-03-04 08:51:54
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原创 LangChain4j：让Java开发者轻松玩转大语言模型
LangChain4j 是一个开源的Java框架，旨在简化大语言模型（LLM）与Java应用程序的集成。它提供了标准化的API，支持多种LLM提供商（如OpenAI、Google Vertex AI等）和向量存储（如Pinecone、Milvus等），让开发者能够轻松切换模型和存储后端，而无需重写代码。LangChain4j 为Java开发者提供了一个强大而灵活的工具，极大地简化了大语言模型的集成过程。无论是聊天模型、RAG，还是声明式AI服务，LangChain4j都能以最少的代码实现高效开发。
2025-03-01 18:09:11
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原创 Spring AI：让AI应用开发更简单
Spring AI 是一个面向Java开发者的AI应用开发框架，它提供了对主流AI模型（如OpenAI、Stability AI、Hugging Face等）的统一抽象接口。通过Spring AI，开发者可以轻松调用AI模型的聊天、图像生成、语音处理等功能，而无需关心底层API的细节。Spring AI 为Java开发者提供了一个强大而灵活的工具，极大地简化了AI能力的集成过程。无论是聊天模型、图像生成，还是复杂的提示词设计，Spring AI都能以最少的代码实现高效开发。
2025-03-01 17:55:25
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原创 DeepSeek2025年2月开源的几大黑科技解析（含原理图）
DeepGEMM 是一个针对矩阵乘法（GEMM）优化的库，旨在提升深度学习模型的计算效率。它通过优化底层计算内核和通信库，显著降低了模型训练和推理的计算成本。FlashMLA 是一个高效的多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention, MLA）实现库，专注于提升Transformer架构中注意力机制的计算效率。DeepEP 是一个高效的通信库，专为分布式训练和推理设计，支持多节点、多GPU环境下的高效数据传输。在DeepSeek的开源行动中，晶振这一传统电子元件也迎来了技术革新。
2025-03-01 17:46:52
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原创 大模型中的Token到底是什么？
Token是自然语言处理中的一个基本单位，可以理解为文本的最小处理单元。它可以是单词、符号、甚至是子词（subword）。在大模型中，输入的文本首先会被分解成一系列的Token，然后这些Token会被转换成模型可以理解的数值形式（通常是向量），进而进行后续的处理。Token是大模型处理文本的基本单位，它可以是单词、符号或子词。Tokenization的过程将原始文本分解为Token序列，进而转换为模型可以理解的数值形式。子词Tokenization（如BPE算法）在处理罕见词汇和未登录词时表现出色。
2025-03-01 17:33:58
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原创 自定义注解 + AOP + Redisson：优雅实现分布式锁（增强版）
分布式锁是一种在分布式系统中用于控制多个进程或线程对共享资源访问的机制。互斥性：同一时刻只有一个客户端可以持有锁。可重入性：同一个客户端可以多次获取同一把锁。高可用性：锁服务需要具备高可用性，避免单点故障。自动释放：锁需要支持超时自动释放，避免死锁。定义一个注解// 锁的key，支持SpEL表达式 long waitTime() default 30;// 获取锁的最大等待时间（秒） long leaseTime() default 10;// 锁的持有时间（秒） }
2025-02-27 08:55:26
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原创 Redis实现滑动窗口限流实践（Redisson限流器版）
使用Redisson限流器实现滑动窗口限流是一种简单高效的方式，能够有效保护系统免受突发流量的冲击。Redisson限流器提供了丰富的配置选项，可以根据具体需求调整限流速率和时间间隔等参数，以达到最佳的限流效果。
2025-02-27 08:43:47
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原创 Java统一异常设计：优雅处理异常，提升代码质量
定义一个ErrorCode// 获取错误码// 获取错误信息通过ErrorCode接口构造// 错误码接口// Getter方法@Override通过统一异常设计，可以显著提升Java代码的质量和可维护性。本文从ErrorCode接口和模块化枚举实现开始，结合UML类图和代码示例，详细介绍了如何实现统一异常设计。希望这些方法能帮助你在实际开发中更好地处理异常，构建健壮的应用程序。如果你对统一异常设计有任何疑问或建议，欢迎在评论区留言讨论！关于作者。
2025-02-25 00:23:14
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原创 DeepSeek R1模型提示语技巧：如何高效引导AI生成优质内容
通过掌握以上提示语技巧，您可以更高效地使用DeepSeek R1模型生成优质内容。关键在于明确任务目标、提供上下文、结构化提示、指定格式和风格，并通过迭代优化不断提升结果质量。随着对模型的熟悉，您将能够更自如地引导AI生成符合需求的内容。
2025-02-24 23:14:50
1052
原创 ArrayList源码解析：深入理解Java中的动态数组
通过对ArrayList源码的解析，我们可以更深入地理解其内部实现机制。ArrayList基于动态数组实现，提供了快速的随机访问和高效的尾部插入操作。其核心机制包括动态扩容、元素添加与删除、查找等。理解这些机制不仅有助于我们更好地使用ArrayList，还能提升我们对Java集合框架的整体认识。在实际开发中，合理使用ArrayList可以显著提高程序的性能和可维护性。
2025-02-24 08:23:28
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原创 Caffeine：高性能的Java本地缓存库
Caffeine是一个基于Java 8的高性能本地缓存库，由Ben Manes开发。它旨在提供快速、灵活的缓存解决方案，适用于各种应用场景。高性能：Caffeine在性能上进行了大量优化，读写速度非常快。丰富的功能：支持多种缓存策略，如基于大小的淘汰、基于时间的过期、异步加载等。灵活的配置：提供了丰富的配置选项，可以根据需求定制缓存行为。与Guava Cache兼容：Caffeine的API设计与Guava Cache类似，方便从Guava Cache迁移。
2025-02-23 23:31:33
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原创 Mockito：Java单元测试中的模拟框架
Mockito是一个功能强大且易于使用的Java模拟框架，非常适合在单元测试中使用。它不仅能帮助开发者轻松创建和管理模拟对象，还能通过丰富的功能满足不同的测试需求。通过本文的介绍，希望您能对Mockito有一个全面的了解，并能在实际项目中有效地使用它。无论是简单的单元测试还是复杂的集成测试，Mockito都是一个值得信赖的选择。Mockito与JUnit的结合使用，可以大大提高单元测试的效率和质量，确保代码的可靠性和可维护性。
2025-02-23 23:23:42
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原创 H2数据库：单元测试神器！
H2数据库是一个用Java编写的关系型数据库管理系统（RDBMS）。它支持标准的SQL语法，并且可以在嵌入式模式、服务器模式和混合模式下运行。轻量级：H2数据库的JAR文件大小仅为几MB，非常适合嵌入式应用。高性能：H2数据库在内存中运行，读写速度非常快。多模式支持：支持嵌入式模式、服务器模式和混合模式，适应不同的应用场景。兼容性：兼容多种数据库，如MySQL、PostgreSQL等，可以方便地迁移数据。丰富的功能：支持事务、触发器、存储过程、视图等高级功能。
2025-02-23 23:15:28
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原创 Logback：强大的Java日志框架
Logback是由Ceki Gülcü开发的一个开源日志框架，旨在作为Log4j的继承者。：提供了日志框架的基础功能。：实现了SLF4J API，可以与SLF4J无缝集成。：主要用于与Servlet容器（如Tomcat）集成，提供HTTP访问日志功能。Logback是一个功能强大且灵活的日志框架，适用于各种规模的Java项目。它不仅能提供高效的日志记录功能，还能通过灵活的配置满足不同的需求。无论是小型项目还是大型企业级应用，Logback都是一个值得信赖的选择。
2025-02-23 23:08:21
770
原创 提示语链与CIRS模型：解锁AI内容生成的新范式
提示语链和CIRS模型为AI内容生成提供了系统化的解决方案，通过逻辑严谨的提示语设计和动态优化的反馈机制，显著提升了生成内容的质量和创新性。随着技术的不断进步，这两种方法将在更多领域展现其价值，为人类带来更加智能和便捷的内容生成体验。
2025-02-23 15:10:30
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原创 大模型会为每个用户单独训练一个“专属模型”吗？——解析个性化AI的现状与未来
为每个用户训练独立的大模型既不经济也不必要，但通过上下文记忆、参数微调和向量化存储等技术，AI已能在通用性与个性化之间找到平衡。未来的个性化服务将更强调“用户主权”——在保护隐私的前提下，让用户自主决定AI对自己的了解程度。正如OpenAI首席执行官Sam Altman所言：“AI应该像一位贴身的助手，既懂你所需，又尊重你的边界。” 这或许才是技术与人性的最佳交汇点。
2025-02-23 14:49:47
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原创 人工智能的提示词：解锁AI潜力的钥匙
提示词（Prompt）是用户输入给AI系统的指令或信息，用于引导AI生成特定的输出或执行特定的任务。简单来说，提示词就是我们与AI“对话”时所使用的语言，它可以是一个简单的问题、一段详细的指令，也可以是一个复杂的任务描述。提示词是解锁AI潜力的关键工具，设计高效的提示词不仅能够提升AI的输出质量，还能帮助我们更好地理解和利用AI技术。通过掌握提示词的基本结构、设计原则和进阶技巧，我们可以在各种任务中充分发挥AI的优势，推动人工智能技术的广泛应用。
2025-02-23 14:30:55
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原创 推理模型与通用模型：人工智能的两大支柱
推理模型和通用模型是人工智能领域的两大支柱，它们在不同的任务场景中发挥着重要作用。理解它们的差异和优势，能够帮助我们在实际应用中做出更明智的选择。无论是解决复杂的逻辑问题，还是生成富有创意的文本内容，AI模型都在不断进化，为我们的生活和工作带来更多可能性。
2025-02-23 13:57:22
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原创 模型到底是什么？——揭秘AI模型的神秘面纱
在AI中，模型可以理解为一个数学函数或一套规则，它能够根据输入数据生成输出结果。例如，一个图像分类模型可以接收一张图片作为输入，并输出图片中的物体类别（如“猫”或“狗”）。模型是AI的核心，它既是一段代码的实现，也是数学函数的具象化表达。无论是本地部署还是不同参数的模型，其本质都是通过数据学习和优化来实现智能行为。希望通过本文的科普，你能对AI模型有更清晰的理解，并在未来的AI探索中迈出坚实的步伐！如果你对AI模型还有其他疑问，欢迎在评论区留言讨论！
2025-02-22 21:06:03
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