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RSS订阅原创 模型配置及使用ccSwich管理
用户级：用户对应的.claude内配置 C:\Users\ww\.claude\settings.json。C:\Users\ww\.claude\projects\项目名d\memory\。会话级：在当前文件夹下的.claude下配置 settings.json。项目记忆会以md文件存在.cluade 项目名内的memory文件夹内。命令行参数->会话级的配置->用户级配置->系统级配置。ccswitch主要是为了方便多模型配置的切换。如：公司的模型配置与个人付费模型之间的切换。
2026-08-20 15:58:41
231
原创 maven部分构建参数讲解
以下为例： -Dmaven.test.skip=true clean package -P $ENV -pl $PROJ -am -U。
2026-08-14 15:50:36
232
原创 windows单次传linux文件太大
前提 ： 在window构建的镜像太大 导致无法传入linux中。解决：windows中使用 git bash 执行分片指令。然后在linux中合并。
2026-07-10 14:26:00
180
原创 虚拟机安装docker
替换为阿里云源（适用于 Ubuntu 22.04）# 2. 添加阿里云 Docker GPG 密钥。# 安装 Compose 插件（如果之前没装）# 3. 添加阿里云 Docker 软件源。# 备份原 sources.list。# 将当前用户加入 docker 组。# 4. 更新并安装 Docker。# 创建 Docker 配置目录。将ubuntu安装包托入vm中。# 刷新组权限（或重新登录）# 重启 Docker 服务。# 1. 安装依赖包。
2026-07-10 08:42:27
248
原创 maven阻止HTTP协议的仓库访问
- 移除或注释掉 maven-default-http-blocker -->从 Maven 3.8.1 开始，默认禁用了不安全的 HTTP 仓库。-- 允许 HTTP 的非加密连接 -->
2026-05-26 09:46:08
261
原创 claude的使用
Claude Code默认会访问Claude官方模型，但国内被禁了，需要在配置文件 ~/.claude.json 的顶层添加。2.通过npm install -g @anthropic-ai/claude-code安装。3.执行claude，这时候会报错，但必须的文件和路径都生成了。Claude 在每次会话开始时都会自动读取这个文件，6.对于已有项目，使用 /init 命令初始化。4.编辑~/.claude.json并保存。5.创建并编辑settings.json。它会在项目根目录生成一个。
2026-05-25 14:28:46
124
原创 openclaw在window的安装及使用
上面指令失效的话可以到C:\Users\Admin\.openclaw\openclaw.json中查看gateway.auth.token得到token。1.在有node.js（22以上）的前提下，powershell执行以下指令。2.根据指引完成安装。
2026-04-24 18:09:23
53
原创 如何分析慢sql
步骤核心问题发现的问题类型下一步行动定位哪条SQL慢？具体的慢SQL语句拿出来单独分析分析为什么慢？全表扫描、没走索引、临时表、文件排序确定优化方向资源慢在哪里？CPU高、磁盘IO多、锁等待、数据传输慢针对性优化优化方向索引问题：添加或修改索引SQL写法问题：改写SQL，避免常见陷阱数据量问题：考虑分表分库、数据归档资源问题：调整数据库参数、增加硬件资源这三步走完，就能全面掌握慢SQL的情况，找到根本原因，然后有针对性地进行优化。
2026-04-14 11:19:30
216
原创 springAI中tools的使用
一阶段：传入问题和工具，让模型判断是否调工具，调哪个工具，并执行返回结果。：模型决定"是否需要工具"以及"用什么参数"二阶段：根据一阶段的结果，让模型输出最终回答。：模型根据工具结果生成最终回答。注解为参数提供更详细的描述。
2026-04-13 21:30:00
126
原创 spring三级缓存
三级缓存分别是：一级缓存初始化后的bean，二级缓存bean的早期应用即刚实例化没有依赖注入的bean，三级缓存的是bean工厂。假设AB循环依赖，A在创建过程中发现需要B，转而去创建B；B在创建过程中发现需要A，此时获取到A的早期引用注入到B中，B完成创建后，A再注入完整的B，从而解决循环依赖。理论上一级二级就能解决循环依赖，而第三级是为了处理aop代理的情况。
2026-04-13 21:20:13
59
原创 如何保证模型结构化输出
明确要求，加入约束，提供示例，这是最直接有效的方法，如下你是一个数据提取助手，必须严格按照以下 JSON Schema 输出，不要输出任何其他文字、解释或Markdown标记。Schema:"name": "string, 人名","age": "number, 年龄","city": "string, 所在城市"示例输出：{"name": "张三", "age": 28, "city": "北京"}现在请根据以下内容输出JSON：用户说：我叫李四，今年35岁，住在上海。
2026-04-09 20:45:00
338
原创 springAI中ChatClient的方法
user("提取"+userName+"信息：姓名，年龄，地址")注：使用prompt传参的同时使用user传参，会传两条用户信息。// 提取多个用户信息。
2026-04-09 20:30:00
58
原创 模型采样参数
在调用大语言模型的生成接口时，常用的采样参数主要包括以下几个。事实性任务temperature0-0.3,对话或创意性任务temperature0.7-1。控制重复即可满足大部分需求。避免同时过度调整多个参数，以免产生不可预期的结果。
2026-04-08 20:45:00
68
原创 模型的不同部署方式
--model ${MODEL_NAME:-Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct} # 通过环境变量指定模型。├── model.gguf # 【必需】模型权重文件，也可能叫 pytorch_model.bin。docker pull 拉取的话只能拉有模型权重文件的镜像，不带运行环境（镜像不允许同时有模型文件和环境）├── config.json # 【必需】模型的核心配置文件（如层数、注意力头数等）# 如果你有本地下载好的模型，也可以挂载本地目录。
2026-04-07 00:06:20
513
原创 如何写好一个好的提示词
一个好的提示词往往具备几点核心要素1.有角色和身份 :让模型代入特点视角,限定模型立场和知识范围2.有清晰的任务目标 :减少模型的猜测和跑题3.有背景上下文 :给模型足够的信息提升相关性和准确度4.有输出格式或风格 :减少后期整理成本。
2026-04-06 23:38:22
39
原创 RAG分块策略springAi实战
的组合方案。父子分块：子块减少噪音的同时父块进行上下文增强重叠滑动窗口：减少边界断裂情况保存元数据：将子块及其父id等元数据存milvus，父块及其元数据存es。
2026-04-02 20:15:00
245
原创 Linux 常用命令
1.1 查看 / ：查看目录下文件列表（ 是 的别名，显示详细信息）。：查看文件尾部内容。常用 实时刷新（follow）查看最后300行日志。：查看文件头部内容。例如 查看前20行。：查找文件。例如 从根目录查找名为 test.txt 的文件。：进入编辑器查看/编辑文件。：在命令行直接查看完整文件内容（适合小文件）。 / ：分页查看大文件内容（按空格翻页，q退出）。pwd：查看当前路径1.2 增删改：新建文件夹。常用 递归创建多级目录。：新建空文件，或更新已有文件的时间戳。：复制文件或目录。复制目
2026-04-01 16:05:56
363
原创 RAG 分块策略
这套组合方案的本质是多粒度表征与结构化处理父子分块：解耦了检索单元与生成单元，让“找”和“读”使用不同粒度的信息。重叠滑动窗口：在切分层面做补偿，确保信息在离散化过程中不丢失连续性。保留文档结构元数据：在语义理解层面提供方位感，让大模型像人类看文档目录一样理解内容。
2026-03-30 20:28:42
403
原创 dify最新版本1.13.3安装
前端和后端必须位于同一顶级域名下才能共享认证 Cookie。当前端和后端运行在不同子域名时，需要在。设置为站点的顶级域名（例如。1.初始化页面以设置管理员账户。
2026-03-30 19:33:35
583
原创 milvus向量库在springAI中的使用
Milvus是一款开源的向量数据库，用于高效存储、索引和检索由向量嵌入模型生成的向量数据，提供混合查询（向量相似查询结合字段过滤查询），解决传统数据库无法高效处理非结构化数据（如图片、视频、文本）的难题。
2026-03-27 21:15:00
476
原创 springAI初步搭建
本文将介绍基于 Spring Boot 3.4.5 和 Spring AI 框架，通过配置阿里云 DashScope 的 OpenAI 兼容接口快速接入通义千问模型，并利用ChatClient封装系统提示词、日志记录及实现会话记忆，最终通过同步、流式输出及按会话 ID 隔离记忆的三种方式提供 AI 对话能力。
2026-03-25 22:15:00
76
原创 dify智能体创建
dify通过部署、配置、搭建、发布实现智能体的创建。部署：选择在官方的云服务器使用或者使用docker-compose一键部署；配置：配置模型供应商的api、apikey、上下文参数等接入模型；搭建：通过可视化节点拖拽进行搭建，有文档提取器、es数据库连接等节点，其他节点可通过插件下载发布：发布后可在dify直接使用，也可根据其接口文档进行系统集成。
2026-03-25 19:15:00
422
原创 io多路复用
传统的io也就是同步阻塞io（bio），一个连接一个线程，会创建导致大量的线程导致资源的浪费，这时就需要用到io多路复用了，简单来说，就是单线程多连接。io多路复用也是nio的实现机制之一。
2026-03-24 21:30:00
56
原创 RAG（检索增强生成）再理解
RAG即检索增强生成。它通过构建一个向量库，让模型基于从向量库中检索到的相关文本块来生成答案，从而解决模型幻觉的这一个问题。构建向量库时会将文本按一定策略（如固定token数）切割成多块，并且每块附加有元数据（包含：来源、时间戳、用户id等），这些元数据用于增强功能如检索过滤等。
2026-03-20 22:45:00
262
原创 java线程池
参数说明是否必传核心线程数必传最大线程数必传非核心线程空闲存活时间必传unit存活时间单位必传workQueue任务队列必传线程工厂可省略（默认线程命名规则、优先级）handler拒绝策略可省略（默认 抛出异常）参数说明：核心线程数：线程池中长期保持的线程数量，即使空闲也不会被回收（除非设置最大线程数：线程池中允许的最大线程数量存活时间：当线程数超过核心线程数时，多余的空闲线程在被终止前等待新任务的最长时间时间单位：存活时间的时间单位（秒、毫秒等）任务队列：用于保存等待执行任务的阻塞队列。
2026-03-19 21:15:00
360
原创 Java中synchronized详解
synchronized 是 Java 内置的线程同步机制，使用简单但功能强大三种使用方式：实例方法、静态方法、代码块核心特性：互斥性、可见性、可重入性使用场景volatile：状态标志，使其他线程可读；synchronized ：不需要高级锁特性且希望代码简洁、不易出错的并发场景ReentrantLock ：需要锁的高级特性（公平锁、超时等待、非阻塞尝试tryLock等）的并发场景。
2026-03-17 20:15:00
389
原创 RAG（检索增强生成）
AI应用组的诉求是构建RAG系统切割文本：突破上下文限制，提高检索精度标准化结构：便于向量化、检索和溯源metadata设计：实现"找到片段就能找到原文"
2026-02-28 21:15:00
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