重读2011年9月18日

                                                                      C++程序设计实验报告(二)
                                                  (班级:计114-3,学号:201158504312,姓名:徐嘉健)

实验内容:C++程序的单步调试
实验目的:掌握简单C++程序的单步执行方法,以及在调试中观察变量值变化的方法
实验步骤:
(1)新建C++源程序
(2)单步执行程序并观察,包括执行到光标位置、设置和利用断点等方法
(3)修改程序:请同组同学给你改动程序后,将错误的程序改正过来。


源程序:

#include <iostream>
using namespace std;
int gcd();
void main()
{
    int gcd(int x, int y);
    int m, n, g;     //没有命名g
    cout << "输入两个数字:";  //在执行时,请输入两个正整数
    cin >> m >> n;
    g = gcd(m, n);
    cout << "最大公约数:" << g <<endl;
}

int gcd(int a, int b)
{
    int t, r;    //忘记加分号
    if (a < b)  //交换 a 和 b
    {
        t = a;
        a = b;
        b = t;
    } //单步调试中,要注意变量的变化过程
    while (b != 0)
    {
        r = a%b;
        a = b;
        b = r;
    }
    return a;
}

#include <iostream>
using namespace std;
int gcd();

void main()
{
    int gcd(int x, int y);
    int m, n, g;     //没有命名g

    cout << "输入两个数字:";  //在执行时,请输入两个正整数
    cin >> m >> n;

    g = gcd(m, n);
    cout << "最大公约数:" << g <<endl;
}

int gcd(int a, int b)
{
    int t, r;    //忘记加分号

    if (a < b)  //交换 a 和 b
    {
        t = a;
        a = b;
        b = t;
    } //单步调试中,要注意变量的变化过程

    while (b != 0)
    {
        r = a % b;
        a = b;
        b = r;
    }

    return a;
}

 

重读心得:

这大概是我接触C++以来写的第一个包含函数的小程序吧。呵呵,想必那时的我肯定遇到过不少的麻烦,看着自己当时标注的错误,真的是有那么一点好笑。当然那也是我第一次真正的体会到C++并非想象的简单,只是单纯的调用了一个函数,就可以出现那么多的错误,什么先声明后调用,什么主函数外声明,主函数内调用,什么由实参向形参的单向值传递,到底肿么在主函数中调用定义的函数,一切的一切都让我丈二和尚摸不着头脑,哈哈,真的是像一张白纸,脑袋中什么都没有,笨的可爱,当然,那也是每个人必须经过的阶段,正因为我郁闷过了,所以我在纠结中成长了,其实,编程并不是那么无聊的东西,不是吗?它总会给你刺激,给你动力,让你前进,让你体会征服它的喜悦,我还要继续这样傻傻的喜悦着,嘿嘿,回来的感觉不错,看来还是这样的我更适合自己!!!!!

### SpringAI 中的重读问题及其解决方案 SpringAI 的设计目标之一是提供高效、灵活的人工智能服务支持。然而,在实际应用中,可能会遇到所谓的 **“重读问题”**,即某些情况下重复请求可能返回相同的结果而未触发新的计算逻辑。以下是针对此问题的具体分析以及解决方案。 #### 1. 重读问题的原因 在 SpringAI 框架中,`AdvisedRequest` 和 `AdvisorContext` 是核心组件,它们负责在整个顾问链 (advisor chain) 中传递上下文信息和请求数据。如果某个中间层的 advisor 修改了请求的内容或状态,但后续的 advisor 并未感知到这些变化,则可能导致最终结果未能更新[^1]。此外,缓存机制也可能引发类似的重读现象——当框架错误地认为当前请求已存在有效响应时,会直接返回旧的数据而非重新发起调用。 #### 2. 解决方案概述 为了应对上述挑战,可以从以下几个方面入手: - **增强 AdvisorChain 的动态性** - 确保每个 advisor 都能独立判断是否需要继续执行链条上的下一步操作。例如引入条件分支逻辑,允许特定场景下跳过不必要的处理阶段。 - **优化 CacheKey 构建策略** - 如果系统启用了缓存功能,则需仔细定义如何生成唯一的 cache key 来区分不同的输入组合。这通常涉及综合考虑 prompt 文本特征以及其他元参数(如时间戳、用户 ID 等),从而减少误命中率[^1]。 - **增加版本控制字段** - 在 `AdvisorContext` 或者其他全局配置对象里加入 version 字段,每次有显著改动发生时自动递增其数值。这样即使外部表现形式一致,内部仍可通过版本号辨别差异并强制刷新关联资源。 ```java public class AdvisorContext { private String requestId; private int contextVersion; // 新增属性 public void incrementVersion() { this.contextVersion++; } } ``` - **监控与志记录改进** - 增强对整个流水线运行状况的可观测能力,及时发现潜在瓶颈所在。比如定期采样各节点耗时时长分布情况;捕获异常退出路径下的堆栈信息以便事后排查根本原因。 --- #### 3. 技术实现细节 ##### (1)调整 Advisor 行为模式 让每一个自定义开发的 advisor 明确声明自己的职责范围,并严格遵循单一责任原则(SRP),只关注自己擅长的部分而不越界干涉他人领域事务。同时开放接口供开发者显式指定终止标志位 stopFlag ,一旦设置成功则立即中断剩余环节运转流程。 ```java abstract class BaseAdvisor implements Advisor { @Override public boolean process(AdvisedRequest request, AdvisorContext context){ if(someConditionMet()){ fillResponse(request); return false;//停止传播 }else{ modifyRequestIfNecessary(request); return true;//继续向下一层级转发 } } protected abstract void modifyRequestIfNecessary(AdvisedRequest req); protected abstract void fillResponse(AdvisedRequest req); } ``` ##### (2)完善缓存管理规则 除了常规的时间维度淘汰算法之外,还可以结合业务语义制定更加精细粒度的失效判定准则。比如说对于那些高度依赖实时交互反馈的任务类型来说,哪怕仅仅过了几秒钟也应该视为陈旧不可再利用的信息源予以废弃重建新实例替代之。 --- ### 结论 通过对 SpringAI 框架架构深入剖析可知,所谓 “重读问题” 主要源于缺乏足够的灵活性去适应复杂多变的实际需求环境所致。借助以上提到的各种手段方法能够有效地缓解乃至彻底消除此类困扰,进而提升整体服务质量水平达到预期效果。
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