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RSS订阅原创 Arthas 实战：30 分钟搞定 Java 线上 80% 问题，从 CPU 飙到内存泄漏
Arthas 的核心价值，在于 “无需重启、无需修改代码” 就能穿透 JVM 黑盒，将线上不可见的问题（如线程状态、内存分布、方法调用）变成 “可视化数据”。它不是万能的，但能解决 Java 线上 80% 的常见问题 ——CPU 飙升、内存泄漏、接口慢、代码不一致、紧急 bug 修复。
2025-12-02 11:47:41
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原创 Java 开发者别再只会 CRUD！JDK 8-21 的 6 个冷门神技，学会直接提效 50%
摘要：本文介绍了6个实用的JDK新特性，从JDK 8到21版本，帮助开发者提升代码质量与效率。重点包括：1）JDK 8的Optional链式调用解决NPE问题；2）JDK 11的isBlank()和strip()优化字符串处理；3）JDK 14的Record简化DTO定义；4）JDK 16的模式匹配简化类型判断。这些特性能显著减少模板代码，提高开发效率，适合直接应用到项目中。
2025-12-01 14:40:39
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原创 Java 实现异步的多种方式：特点，场景，选型
Java异步编程核心价值在于提升吞吐量、降低延迟和优化资源。主流实现方式包括：1）原生Thread/Runnable，简单但功能有限；2）CompletableFuture（JDK8+），支持链式调用和任务组合；3）Spring @Async注解，集成Spring生态。CompletableFuture是最推荐的Java原生方案，支持非阻塞回调、异常处理和自定义线程池。Spring @Async适合Spring项目，通过注解简化异步实现。选择方案需考虑项目复杂度、JDK版本和框架集成需求。
2025-12-01 08:26:20
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原创 别慌！AI时代Java开发者的3条活路
很多 Java 开发者一提到 AI 就打退堂鼓，觉得 “我数学不好，学不了”“我没接触过机器学习，肯定不行”。其实真不用这么想 —— 咱不用学怎么推导算法，不用会调参训练模型，咱只要知道 “这个 AI 能做什么、怎么调用、怎么和业务系统结合” 就行。就像你用 Spring Boot 的时候，不用懂 Spring 的底层原理，照样能写出接口；用 MySQL 的时候，不用懂 B + 树，照样能写 SQL。AI 对咱来说，就是个新的 “工具”，跟 Redis、MQ 没区别，无非是多花几天时间熟悉一下。
2025-11-29 09:54:57
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原创 Flyway 实战： Java 项目的数据库版本管理
Flyway是一款开源的数据库版本管理工具，支持主流数据库和信创环境。其核心功能包括自动执行SQL脚本、变更记录追踪和版本控制。Flyway通过schema_version表记录所有执行过的脚本，确保变更可追溯且避免冲突。与Spring Boot集成时，只需添加依赖并配置脚本路径，即可在项目启动时自动执行迁移。脚本需按V{版本号}__{描述}.sql格式命名，Flyway会按版本号顺序执行。此外，Flyway支持重复迁移脚本（R__开头）用于视图等频繁变更对象，并提供Maven插件和命令行工具进行手动操作。
2025-11-29 09:52:23
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原创 java ---用 Jacob+Spring Boot 实现文本转语音 + 文件下载
本文介绍了基于Jacob框架和Spring Boot实现文本转语音(TTS)及文件下载功能的方案。该方案利用Windows系统自带的SAPI语音接口，通过Jacob调用COM组件实现语音合成，结合Spring Boot快速开发Web接口。核心实现包括：1)使用SpeakUtils工具类调用Windows语音API生成MP3文件，设置音量、语速等参数；2)通过Spring Boot接口实现文件下载功能。该方案仅适用于Windows系统，具有轻量免费的优势，适用于智能客服、教育平台等需要语音播报的场景。文中详细
2025-11-28 10:17:34
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原创 java- 大模型应用开发 LangChain4j
摘要： LangChain4j为Java/Kotlin开发者提供了轻量化的大模型开发框架，解决了多模型适配、重复开发与Java生态融合问题。通过Maven快速集成，支持OpenAI、本地Llama等模型，提供对话记忆、工具调用等核心功能。实战示例包括单次问答、多轮对话（保留上下文）及工具调用（如计算器、天气查询），帮助开发者快速落地智能客服等应用。注重生产实践，如API Key安全配置与本地模型部署，提升开发效率。
2025-11-28 09:18:28
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原创 Python语音识别实战：基于Vosk实现离线语音转文字（附完整代码）
如果你需要开发离线语音转文字功能，Vosk 绝对是比 Whisper 更轻量化的选择（Whisper 基础模型需数百 MB，且依赖 PyTorch）。下载后解压，记住模型文件夹路径（如 D:\models\vosk-model-small-cn-0.22），后续代码中需配置。print("PyAudio是否可用：", pyaudio.PyAudio() is not None)print(f"\n完整识别结果：{full_text.strip()}")print(f"识别结果：{text}")
2025-11-27 11:38:36
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原创 语音vosk识别 - vosk
Vosk是一款开源的离线语音识别工具，具有轻量高效、多语言支持、易集成等优势，适合嵌入式设备和内网环境。本文详细介绍了Vosk的环境搭建步骤，包括依赖库安装、语言模型下载和环境验证。通过两个实战案例演示了麦克风实时语音转文字和本地WAV文件识别的实现方法，并提供了代码示例。文章还给出了提升识别准确率的优化建议和常见问题排查方法。Vosk可广泛应用于语音助手、会议录音转文字等场景，是离线语音识别的高效解决方案。
2025-11-27 11:15:21
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空空如也
空空如也
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