Visual Studio 对应 VC版本

最新推荐文章于 2025-05-31 16:51:52 发布
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分类专栏： C++ 文章标签： visual studio vc
本文详细列举了从VC6.0到VC14.0各个版本与Microsoft Visual Studio不同年份版本之间的对应关系，方便开发者快速查阅。

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VC6.0： Microsoft Visual Studio 6.0
VC7.0： Microsoft Visual Studio .NET 2002
VC7.1： Microsoft Visual Studio .NET 2003
VC8.0： Microsoft Visual Studio 2005
VC9.0： Microsoft Visual Studio 2008
VC10.0： Microsoft Visual Studio 2010
VC11.0： Microsoft Visual Studio 2012
VC12.0： Microsoft Visual Studio 2013
VC14.0： Microsoft Visual Studio 2015

【大模型】SpringBoot 整合Spring AI 对接主流大模型平台实战详解
congge
05-20 3920
Spring AI 对接主流大模型平台实战详解
java 调用qwen api ，代码基于spring ai + 通义千问api
whisperzzza的博客
11-20 1555
本例子使用spring ai alibaba + QWen千问 api 完成， 实现了最基本的问大模型问题，然后流式返回，有一个最简单的前后端，你可以跑通以后换自己的实现。QWen 目前，可以快速实现需求。同时，因为，我们可以。
大模型之 Spring AI实战系列（十七）：Spring AI Tools 高级技巧——异步调用、事务控制与错误处理攻略
寻道AI，探索AI无限可能！
05-25 815
在前两篇文章中，我们已经掌握了如何创建基础的 `DateTimeTool` 和 `WeatherTool`、`UserQueryTool` 等自定义工具，并通过 `ChatClient` 调用它们。但在实际项目中，仅仅实现功能是不够的，我们还需要考虑性能、稳定性、异常处理等高级开发需求。
大模型之Spring AI实战系列（十九）：Spring Boot + 智谱AI 一站式开发指南，带你玩转大模型
寻道AI，探索AI无限可能！
05-26 919
随着国产大模型的快速发展，越来越多的企业开始关注如何将本地大模型集成到 Spring 生态中。本文将详细介绍如何使用 Spring AI 快速集成 [智谱AI](https://open.bigmodel.cn/) 的 GLM 系列模型
实战：Spring AI + Tool Calling ：大模型轻松接内、外服务，打造智能助手的 Hello World（附全部代码）
二流的吃货
04-10 1451
在现代应用开发中，如何高效地整合内部和外部服务是开发者面临的一个重要挑战。Spring AI 的功能提供了一种优雅的解决方案，通过将工具和服务抽象化，开发者可以轻松地调用外部 API 或内部服务，而无需复杂的集成逻辑。简化开发流程：通过统一的工具调用接口，开发者可以专注于业务逻辑，而无需处理繁琐的 HTTP 请求和响应解析。增强扩展性：工具可以动态注册和调用，支持快速集成新服务。提升用户体验：通过工具调用，应用可以实时获取外部数据（如天气、假期等），为用户提供了一个更智能、更全面的服务体验。
Spring AI——从入门到应用（持续更新）
intwei的博客
05-08 1578
Spring AI——从入门到精通(会话、MCP、RAG、Agent)
后端开发：Spring MVC 与 RESTful API 的完美结合
后端开发笔记博客记录
04-26 843
本文旨在为Java开发者提供一份全面的Spring MVC与RESTful API开发指南，内容涵盖从基础概念到高级特性的完整知识体系。Spring MVC的核心架构和工作原理RESTful API的设计原则和最佳实践两者结合的实际应用场景和性能优化技巧现代微服务架构下的API开发策略介绍Spring MVC和RESTful API的基本概念分析两者的核心架构和设计原理详细讲解实现RESTful API的技术细节通过实际案例展示最佳实践探讨性能优化和扩展性设计。
函数调用和 Java 与 Spring AI 模型的集成
jianqimingtian的博客
02-21 1104
通过将 AI 模型集成到 Java 应用程序中，Spring AI 简化了创建智能应用程序的过程，同时利用了 Spring 生态系统的稳健性。与一些与 Python 紧密耦合的 AI 框架不同，Spring AI 是独立于语言构建的，使 Java 开发人员能够利用 AI 的强大功能，而无需切换到基于 Python 的工具。本文将指导您完成使用 Spring AI 将 AI 模型集成到 Java 应用程序中的步骤，特别关注允许 AI 模型与外部数据源和服务动态交互的函数调用机制。
“Spring Boot 2.x 实战指南：初探 Spring Boot“
x1ao_fe1的博客
11-20 838
可以形象地比喻成万能胶水，你需要 Spring Data JPA 就把 JPA 粘上你的项目，你要用 Maybatis 就把Maybatis JPA 粘上你的项目即可，而你并不需要编写太多的整合代码或者配置，只需要在依赖管理工具（Maven、Gradle）的配置文件写入相应的依赖即可。如果 Gradle 下载缓慢或者无法下载的时候，可以使用如下方式手动下载。IDEA 在创建项目的时候会自动下载相应的自动化构建软件和依赖，有时候由于网络原因，无法下载相关的资源等，需要手动下载和配置使用国内的镜像。
Java领域Web开发：Spring框架的实战应用
Java技术栈实战开发的博客
05-15 1037
本文旨在为Java开发者提供Spring框架的全面指南，从基础概念到高级应用，覆盖Spring生态系统中最常用的组件和技术。我们将重点放在实际开发中的最佳实践和常见问题的解决方案上。文章首先介绍Spring框架的基本概念和核心组件，然后深入各个模块的实现原理，接着通过实际项目展示Spring的应用，最后讨论高级主题和未来发展趋势。: 控制反转，Spring框架的核心思想，将对象的创建和管理交给容器: 依赖注入，IoC的具体实现方式: 面向切面编程，用于处理横切关注点Bean。
后端实战：运用 Spring Security 保护 GraphQL 接口
后端开发笔记博客记录
04-20 765
在当今数字化时代，后端服务的安全性至关重要。GraphQL 作为一种用于 API 的查询语言，因其灵活性和高效性受到广泛关注。然而，GraphQL 接口的安全保护不容忽视。本文章的目的在于深入探讨如何运用 Spring Security 这一强大的安全框架来保护 GraphQL 接口，确保只有经过授权的用户能够访问和操作相关资源。文章将涵盖 Spring Security 和 GraphQL 的基本概念、核心算法原理、具体操作步骤、项目实战以及实际应用场景等方面，为开发者提供全面的技术指导。核心概念与联系。
Github 2025-05-30Java开源项目日报Top10
老孙正经胡说
05-30 1380
根据Github Trendings的统计，今日(2025-05-30统计)共有10个项目上榜。
OpenCV CUDA模块直方图计算------在 GPU 上计算输入图像的直方图（histogram）函数histEven()
jndingxin的专栏
05-29 953
该函数用于在 GPU 上计算输入图像的直方图（histogram）。它将像素值区间均匀划分为若干个 bin（桶），并统计每个 bin 中像素的数量。
Sentiment analysis integrating LangGraph and large-scale conceptual models
最新发布
frostmelody 全网同名，大家多多关注呀~ 持续分享优质内容！
05-31 793
基础单元：句子/评论/文档（如图中4条手机评论）。扩展单元：实体（如“相机”、“电池”）。关系类型构建规则示例实体共现两节点提及相同实体评论A和B都讨论“电池”语义相似概念向量余弦相似度 > 阈值两条夸“拍照效果”的评论句法依赖基于依存解析的语法关系评论中“电池”修饰“续航”工具NetworkX或PyG（Python库）。
一、OpenCV的基本操作
qq_48904748的博客
05-23 1223
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，包含多个模块，如图像处理、视频分析、机器学习等。基础操作包括图像的IO操作、绘制几何图形、获取和修改像素点、获取图像属性、图像通道的拆分与合并以及色彩空间的转换。此外，OpenCV还支持图像的算术操作，如图像的加法和混合，这些操作可以用于图像增强和合成。通过这些功能，OpenCV能够处理各种图像处理任务，为计算机视觉应用提供强大的支持。
智能体商业化落地实战指南：破解技术变现“最后一公里“难题
2401_88740939的博客
05-28 1188
AI智能体开发遇变现难题，井云平台推出解决方案。当前智能体开发者面临三大困境：用户管理低效、支付链路缺失、流量转化乏力。井云平台通过三大引擎帮助实现商业化闭环：1）灵活计费模式和支付系统；2）独立官网生成与会员运营工具；3）企业级定制服务。典型应用场景包括法律咨询、文案生成、虚拟偶像等，支持从开发到变现的零代码快速部署，解决AI技术落地最后一公里问题，让智能体真正实现商业价值。
【第4章 图像与视频】4.6 结合剪辑区域来绘制图像
奋斗的小猪
05-29 1522
本节将综合运用图像处理、离屏 canvas 以及剪辑区域等技术实现墨镜效果。
AI大模型赋能客服中心：实施路径与关键策略
2202_75469062的博客
05-29 1082
AI大模型正在重塑客户服务行业格局，为企业客服数字化转型提供创新解决方案。文章系统阐述了AI大模型在客服领域的完整应用路径：首先明确业务需求与量化目标，选择适配的AI模型；其次做好数据准备与系统集成，通过试点验证模型效能；然后持续优化训练，逐步扩大应用范围；最后建立长期运营机制。实施过程中需应对技术适配、品牌契合和成本控制等挑战，采用"敏捷试点、快速迭代"策略。通过科学的全生命周期管理，AI大模型可显著提升客服效率40%以上，降低运营成本30%，同时改善客户体验，实现服务数字化转型。
python学习day31
weixin_51728929的博客
05-28 761
models/ 目录：专门存放训练好的模型文件，根据模型保存格式不同，可能是 .pkl（Python pickle 格式，常用于保存 sklearn 模型 ）、.h5（常用于保存 Keras 模型 ）、.joblib 等。output/logs/：保存项目运行日志文件，记录项目从开始到结束过程中的关键信息，如训练开始时间、训练过程中的损失值变化、预测时间等。4. 为你的数据和模型产出物创建专门的顶层目录，如 data/ 和 models/，将它们与你的源代码（通常放在 src/ 目录）分开。
spring ai toolcallback
04-28
### 如何将AI工具与Spring框架的回调功能集成 要实现将AI工具与Spring框架的回调功能集成，可以考虑以下几个方面： #### 1. **Spring WebFlux 和异步处理** Spring提供了强大的支持来处理异步请求和响应。通过`WebFlux`模块，开发者能够轻松构建反应式应用程序并与其他服务通信。如果目标是调用外部API，则可以通过`WebClient`完成这一操作[^4]。 ```java import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient; public class AiService { private final WebClient webClient; public AiService(WebClient.Builder builder) { this.webClient = builder.baseUrl("https://ai-tool-endpoint.com").build(); } public Mono<String> callAiTool(String input) { return webClient.post() .uri("/process") .bodyValue(input) .retrieve() .bodyToMono(String.class); } } ``` 此代码片段展示了如何创建一个简单的客户端用于向指定URL发送POST请求，并接收返回的数据作为字符串形式的结果[^5]。 #### 2. **事件驱动架构中的回调机制** 为了更好地利用Spring Framework内的事件监听器特性，在某些场景下可能需要定义自定义事件类以及相应的处理器逻辑。当某个特定条件满足时触发这些预设好的动作序列即构成所谓的“回调”。 例如下面的例子说明了怎样注册一个监听者等待来自远程服务器的消息通知： ```java @SpringBootApplication @EnableScheduling public class Application { @Bean public ApplicationRunner runner(EventPublisher eventPublisher) { return args -> schedulePeriodicTask(eventPublisher); } private void schedulePeriodicTask(EventPublisher publisher){ ScheduledExecutorService scheduler= Executors.newScheduledThreadPool(1); Runnable task=()->{ String resultFromApiCall="mocked api response"; publisher.publishEvent(new ApiResponseReceivedEvent(resultFromApiCall)); }; scheduler.scheduleAtFixedRate(task,0,10, TimeUnit.SECONDS); } } @Component class MyEventListener{ @EventListener public void handleApiResponse(ApiResponseReceivedEvent event){ System.out.println("Handling Event:"+event.getResponse()); } } ``` 这里我们模拟了一个定时任务每隔十秒钟执行一次对外部接口发起查询并将获取到的信息广播出去供其他组件消费[^6]。 #### 3. **安全性考量——身份验证与授权** 无论采用何种技术栈开发应用软件都不可避免涉及到用户认证环节。对于RESTful风格的服务端点来说OAuth2协议是一个非常流行的选择因为它允许第三方程序代表最终用户访问受保护资源而无需暴露原始凭证给后者[^7]。 假设我们的AI Tools API已经启用了基于令牌的安全策略那么可以在每次HTTP交互之前附加必要的头部字段如下所示: ```java @Bean public ReactiveOAuth2AuthorizedClientManager authorizedClientManager( ClientRegistrationRepository clientRegistrationRepository, OAuth2AuthorizedClientRepository authorizedClientRepository) { ReactiveOAuth2AuthorizedClientProvider authorizedClientProvider = ReactiveOAuth2AuthorizedClientProviderBuilder.builder() .authorizationCode() .refreshToken() .clientCredentials() .password() .build(); DefaultReactiveOAuth2AuthorizedClientManager authorizedClientManager = new DefaultReactiveOAuth2AuthorizedClientManager(clientRegistrationRepository, authorizedClientRepository); authorizedClientManager.setAuthorizedClientProvider(authorizedClientProvider); return authorizedClientManager; } ``` 以上配置文件设置了多种类型的授权模式使得可以根据实际情况灵活切换不同的登录流程[^8]。 ---
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