xyxsoft的专栏

原创 [[DeepSeek]]当AI开始做梦——人工智能的潜意识与创造性突破

当然，AI的“梦境”与人类梦境存在本质区别。然而，深入研究AI的“潜意识”和创造性过程，不仅有助于我们开发更强大的AI，也为我们反观人类自身的意识和创造力提供了一个独特的镜子。更为神奇的是“涌现”现象的出现——即当模型规模达到一定程度时，它会展现出在较小模型中不存在的能力，例如复杂的推理、对微妙语义的理解以及跨领域的知识迁移。例如，当要求DeepSeek创作一首诗、设计一个实验方案或解决一个新颖的科学问题时，它并非在拼接记忆中现成的片段，而是在其内在表征空间中进行“探索”和“组合”，从而产生原创性的输出。

原创 {DeepSeek从代码到创意探索AI写作的技术边界与人文温度}

随着技术的演进，DeepSeek逐渐展现出在创意写作领域的潜力，从技术文档到文学创作，其边界不断扩展。DeepSeek从代码到创意的旅程，不仅是技术能力的拓展，更是对人机关系、创作本质的重新探索。这种协作关系的关键在于找到技术与人文的最佳结合点，让AI的效率与人类的创造力相得益彰。在人工智能技术飞速发展的今天，DeepSeek作为前沿的AI模型，正以其独特的方式重新定义写作的可能性。从严谨的代码编写到富有创意的文本生成，这一转变不仅展示了技术的突破，更引发了对人机协作新范式的思考。

原创 [DeepSeek智能时代的知识导航者与创造新伙伴]

它不仅仅是一个工具，更是一位全天候的知识导航者，能够帮助人们在浩瀚的信息海洋中精准定位核心知识，过滤无关噪声，提升认知效率。更重要的是，它保持客观中立，基于事实和数据进行分析，减少了人为偏见的影响。随着技术的不断进步，我们有理由相信，DeepSeek将更加智能化、人性化，成为人类探索知识、创新思维不可或缺的伙伴，共同推动社会向更加智能、高效的方向发展。在法律行业，它协助律师进行案例检索和文件审核。这种能力的背后是深度学习模型对海量文本数据的学习和消化，使其能够模拟人类的思维过程，提供有深度的见解和分析。

原创 MySQL中利用窗口函数实现高效分页查询的进阶技巧

利用MySQL窗口函数实现高效分页的核心在于将排序操作与数据截取分离，并充分利用索引。最佳实践包括：始终为`ORDER BY`字段建立索引；尽可能将筛选条件移至窗口函数子查询内部以减少数据处理量；在深分页成为主要场景时优先考虑此方法。虽然语法稍显复杂，但它为解决大数据量下的分页性能瓶颈提供了一个强大而高效的方案，是传统`LIMIT`分页的重要补充和优化手段。

原创 深入解析MySQL索引优化从B+树原理到实战策略

MySQL索引优化是一个从理论到实践的完整过程。深入理解B+树的数据结构原理，是掌握索引工作机制的基础。在此基础上，明晰聚簇索引与二级索引的关系，熟练掌握最左前缀原则和索引选择性的概念，是进行科学索引设计的核心。最后，借助EXPLAIN等工具进行实证分析，并运用覆盖索引、避免索引失效等实战技巧，方能在复杂的应用场景中真正发挥索引的强大威力，确保数据库系统的高效稳定运行。

原创 MySQL索引优化实战提升查询性能的10个核心技巧

为`ORDER BY col1, col2`创建索引`(col1, col2)`，可以使排序操作直接利用索引的有序性。应定期使用如`SHOW INDEX`或查询`information_schema`库中的统计信息表来分析与删除不再使用或功能重复的索引，例如已经有了联合索引`(a, b)`，那么单独的索引`(a)`通常是冗余的。假设有联合索引`index(a, b, c)`，它可以被用于只查询`a`、查询`a和b`、或查询`a, b, c`的语句，但无法用于跳过`a`直接查询`b`或`c`。

原创 《C/C++从栈帧视角揭秘函数调用的内存玄机》

栈帧是C/C++函数调用机制的核心内存体现。它提供了一个结构化的、后进先出的内存模型，高效地管理着函数的每一次调用与返回。从栈帧的视角审视程序，能够将高级语言代码与底层机器执行联系起来，为程序员提供更深刻的内存洞察力，从而写出更健壮、更安全的代码，并能更有效地进行底层调试和性能分析。掌握栈帧知识，是迈向高级C/C++程序员和系统工程师的必经之路。

原创 探索C++20协程从异步编程到性能优化的实践指南

与传统的回调函数或基于future/promise的模式不同，协程允许函数在执行过程中暂停和恢复，而无需阻塞线程。例如，一个简单的异步文件读取器可以通过协程实现非阻塞操作，在等待数据时自动暂停，在数据就绪时恢复执行，从而避免线程资源的浪费。有效的内存管理是提升协程性能的关键。对于高频使用的协程，可以使用内存池预分配协程帧，避免频繁的内存分配和释放。同时，建立适当的监控机制，跟踪协程的成功率、延迟和资源使用情况。使用协程感知的调试器可以跟踪协程的暂停和恢复过程，而性能分析工具可以帮助识别协程中的瓶颈。

原创 Python中的异常处理优雅地应对程序错误

除了内置异常，Python允许创建自定义异常类来表示应用特定的错误条件：class InsufficientFundsError(Exception): 账户余额不足时抛出的异常 passdef withdraw(amount, balance): if amount > balance: raise InsufficientFundsError(余额不足) return balance - amount。

原创 Python探索人工智能与数据分析的无限可能性

这种自动化流程不仅减少了人工干预，还确保了分析结果的可重复性和实时性，为决策提供持续的数据支撑。从简单的数据清洗到复杂的深度学习模型，Python为探索数据价值提供了近乎无限的可能性。然而，数据隐私、模型可解释性以及计算资源需求等问题仍需持续探索，这也为Python生态的发展指明了新的方向。这种跨领域的工具链融合，使得Python成为连接不同学科的数据桥梁，催生出许多前所未有的创新应用场景。这种持续演进的特质，使其始终站在数据科学发展的最前沿，为人类解锁数据中隐藏的无限价值。

原创 Python入门指南从零开始学习编程基础

Python是一种高级、解释型的通用编程语言，以其简洁的语法和强大的可读性而闻名。它由Guido van Rossum于1991年创建，并因其广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、科学计算和自动化等领域而备受青睐。要开始学习Python，首先需要安装它。你可以从Python的官方网站下载适合你操作系统的安装程序。安装过程通常很简单：下载安装包，运行安装程序，并确保勾选“Add Python to PATH”选项，这样你就可以在命令行中轻松访问Python。

原创 [Java]探索Java17中密封接口(SealedInterfaces)的精妙设计与实战应用

密封接口是Java 17中引入的一项重要特性，它允许接口或类明确声明哪些其他类或接口可以继承或实现它。密封接口是Java语言发展过程中的一个重要里程碑，它提供了更强大的抽象工具，使开发者能够构建更加健壮和可维护的应用程序。建议逐步迁移，首先将关键的抽象接口转换为密封接口，然后逐步处理其实现类。

原创 Java语言在现代企业级开发中的应用与最佳实践探析

对于线上企业应用，可观测性至关重要。Java生态提供了丰富的工具链，如Micrometer metrics库，它可以作为监控指标的门面，与Prometheus、Grafana等监控系统无缝集成，提供详尽的JVM和应用程序性能指标。此外，响应式编程模型，如Project Reactor和在其基础上构建的Spring WebFlux框架，提供了非阻塞、异步的事件驱动编程范式，能够以更少的线程资源处理更高的并发请求，特别适合开发低延迟、高吞吐的IO密集型服务。为应对企业业务的复杂性，良好的架构设计是成功的关键。

原创 Java的抽象艺术从代码逻辑到设计哲学的深度探索

然而，抽象艺术并非追求极致的“抽离”。过度抽象会引入不必要的间接层，导致系统变得晦涩难懂，性能下降，这无疑背离了其初衷。因此，真正的艺术在于把握抽象的“度”。Java程序员需要在具体的业务需求、实现的简洁性与架构的长期灵活性之间不断权衡。每一次对接口的提炼、每一个抽象类的设计，都是对问题本质理解深度的一次拷问。掌握Java的抽象艺术，意味着不仅能够写出能运行的代码，更能设计出经得起时间考验的、清晰而富有表现力的软件结构，这正是一名开发者走向成熟的标志。

原创 Java中的StreamAPI提升集合处理的现代范式

开发者只需关注要做什么而非如何实现。同时，Stream的惰性求值特性（lazy evaluation）优化了执行效率，中间操作不会立即执行，只有在遇到终端操作时才会触发实际计算，这使得编译器能够进行有效的优化。Java 8引入的Stream API彻底改变了开发人员处理集合数据的方式，它提供了一种声明式、函数式的编程模型，大幅提升了代码的可读性、简洁性和可维护性。与传统的命令式迭代操作相比，Stream API允许开发者通过一系列连贯的操作链来表达复杂的数据处理逻辑，是现代Java编程中不可或缺的工具。

原创 【Java新特性解析Record类如何简化数据建模】

尽管Record类会自动生成许多方法，但开发者仍然可以对其进行自定义。例如，可以对规范的构造函数进行验证：} }}```你也可以重写自动生成的方法，如提供自己实现的`toString()`。此外，Record类中可以声明静态字段、静态方法、实例方法甚至嵌套类型，使其在保持简洁的同时具备一定的灵活性。Java的Record特性通过减少样板代码，显著简化了数据建模的过程。它提供了一种简洁、安全（不可变）和清晰的方式来定义纯数据类，提高了代码的可读性和可维护性。

原创 《Java线程池深度解析核心技术栈与性能优化实战》

ThreadPoolExecutor提供了七个核心参数用于创建线程池：corePoolSize（核心线程数）、maximumPoolSize（最大线程数）、keepAliveTime（线程空闲时间）、unit（时间单位）、workQueue（工作队列）、threadFactory（线程工厂）和handler（拒绝策略）。线程池架构主要包含四大组件：线程工厂、工作队列、核心线程池和拒绝策略，这些组件协同工作实现线程的复用和任务的高效执行。线程池使用中常见的问题包括线程泄漏、死锁、资源竞争和性能下降。

原创 [C++]智能指针在现代C++开发中的核心应用与内存管理最佳实践

智能指针是现代C++高效、安全内存管理的基石。通过理解和恰当应用unique_ptr、shared_ptr和weak_ptr，开发者可以编写出更安全、更简洁且不易出错的代码。遵循优先使用智能指针、选择合适的类型、利用make函数等最佳实践，能够有效提升软件质量与可维护性。

原创 C++中的Lambda表达式从入门到精通的实战指南

例如，使用Lambda表达式对vector进行自定义排序：std::sort(vec.begin(), vec.end(), [](const auto& a, const auto& b) { return a.value < b.value;混合捕获也是可能的，如[=, &x]表示除x使用引用捕获外，其他变量使用值捕获。最佳实践包括：优先使用值捕获简单类型，谨慎使用引用捕获（特别是对象生命周期可能短于Lambda时），避免捕获大型对象（可使用移动捕获或智能指针）。}可以接受任何支持+操作的类型。

原创 C++中的RAII技术资源管理的智能之道

开发者可以创建自定义RAII类来管理特定资源。关键是在构造函数中获取资源，在析构函数中释放，并禁用复制操作或实现适当语义（如移动构造）。这种模式适用于数据库连接、网络套接字等任何需要明确释放的资源。

原创 深入理解Java中的多态机制封装、继承与多态的三位一体

深入理解Java中封装、继承和多态的三位一体关系，是迈向高级Java开发的必经之路。封装是基础，确保了对象的独立性和安全性；继承是手段，实现了代码复用和层次化建模；多态是目的，赋予了程序强大的灵活性和扩展性。唯有将这三者融会贯通，才能在实际开发中真正做到面向对象思考，设计出高内聚、低耦合、易于维护和扩展的优秀系统。

原创 《深入剖析Java虚拟机JVM调优与性能监控的终极指南》

JVM内存主要划分为堆（Heap）、方法区（Method Area）、虚拟机栈（VM Stack）、本地方法栈（Native Method Stack）和程序计数器（Program Counter Register）。调优的第一步往往是基于应用特性（如对象生命周期分布）合理设置各分区大小，例如通过-Xms, -Xmx, -XX:NewRatio等参数调整堆与各代的比例，以避免频繁的Minor GC或耗时严重的Full GC。不同的垃圾收集器（Garbage Collector, GC）适应不同的应用场景。

原创 Java新特性深度解析从模块化系统到Records类的演进与实践

从模块化系统到Records类，Java语言的演进始终围绕着提升开发效率、增强代码质量与安全性的核心目标。这些特性不仅解决了长期存在的痛点，如依赖管理混乱和样板代码过多，更指引着Java向着更现代、更简洁、更安全的方向发展。作为开发者，深入理解并合理应用这些特性，将能够构建出更加健壮、可维护且高效的Java应用程序，从容应对日益复杂的软件开发挑战。

原创 SELECT*FROMarticlesWHEREtitleLIKE‘%SQL%‘LIMIT1；

在数据库操作中，SQL查询语句是数据检索的核心工具。该查询包含几个关键部分：SELECT子句指定返回所有字段，FROM子句定义目标表为articles，WHERE子句使用LIKE操作符进行模糊匹配，模式'%SQL%'表示查找包含SQL子串的标题，而LIMIT 1限制只返回首条匹配结果。在本例中，'%SQL%'模式意味着只要标题中任意位置出现SQL即满足条件，无论其前缀或后缀为何。例如，用户可能通过关键词快速定位相关技术文章，而系统只需返回最相关的一条结果作为预览或默认推荐，平衡了响应速度与信息精准度。

原创 SQL优化技巧提升数据库查询性能的10个关键策略

# 10个关键SQL优化策略提升数据库查询性能。

原创 SELECT从入门到精通掌握结构化查询语言的核心技巧

此外，集合操作如UNION（并集）、INTERSECT（交集）和EXCEPT（差集）允许合并多个SELECT语句的结果集，但要求这些结果集的列数和数据类型必须兼容。例如，要查询所有用户及其订单信息（假设通过user_id关联），可以写作：`SELECT users.name, orders.order_id FROM users INNER JOIN orders ON users.id = orders.user_id;常用的聚合函数包括COUNT()、SUM()、AVG()、MAX()和MIN()。

原创 {title:Python实现高效数据处理的五个技巧}

在处理数据时，应尽量避免使用Python原生循环，转而使用NumPy和Pandas提供的向量化操作。这些库底层通过C语言实现，能够大幅提升计算效率。例如，使用Pandas的apply方法替代for循环，或直接使用NumPy的数组运算，不仅代码更简洁，还能充分利用硬件性能。当处理超过内存限制的大数据文件时，生成器（Generator）能够按需生成数据，避免一次性加载所有数据到内存。它提供了类似Pandas的API，使得用户无需大幅修改代码即可实现分布式计算，特别适用于超出单机内存限制的数据处理任务。

原创 #如何高效学习编程从入门到精通的实用指南

深入学习数据结构（数组、链表、哈希表）和算法（排序、搜索）原理，这是编程能力提升的关键。遇到问题时，学会查阅官方文档和技术社区（如Stack Overflow），培养独立解决问题的习惯。持续学习新技术的同时，不忘巩固计算机基础知识（操作系统、计算机网络等），这些底层原理是解决复杂问题的关键。通过项目实践，你会自然遇到并解决真实开发环境中的问题，这种问题导向的学习方式能极大提升编码能力和系统设计思维。尝试指导新手或撰写技术分享，教学过程中往往能发现自己的知识盲点，从而加深对知识的理解与掌握。

原创 #从零开始学习Python编程一个简明易懂的入门指南

打开你选择的编辑器，创建一个新文件，命名为hello.py，然后输入以下代码：print(Hello, World!掌握基础后，你可以探索Python的更多领域，如使用Django或Flask框架开发网站，利用Pandas进行数据分析，或者学习如何使用Python自动化日常任务。网络上有大量免费资源，如官方文档、在线教程和编程社区，都可以支持你的持续学习。选择Python作为第一门编程语言，可以让你在理解核心编程概念的同时，快速看到自己的学习成果，从而保持学习的动力和兴趣。

原创 Java开发环境配置

安装完成后，必须配置JAVA_HOME环境变量指向JDK安装目录，并将%JAVA_HOME%in添加到PATH变量中，这样命令行工具才能正确识别java和javac等命令。安装完成后需要配置JDK路径、设置编码格式为UTF-8、调整字体和主题以提高可读性，并安装必要的插件如CheckStyle代码检查、Maven集成和Git版本控制支持。良好的开发环境配置能够显著提升开发体验和代码质量。一个完整的Java开发环境主要包括JDK的安装、环境变量设置、集成开发环境的选择与配置，以及构建工具的应用。

原创 数据结构预算法复杂度分析

总而言之，数据结构与算法的复杂度分析是每一位严肃的软件工程师必须掌握的核心技能。它不仅是面试中的常客，更是日常开发中做出明智技术决策的指南针。建议开发者通过解决LeetCode等平台上的问题，亲手实现并分析各种算法，从而直观感受不同复杂度带来的性能差异，将理论知识转化为实实在在的工程能力，最终构建出既正确又高效的软件系统。

原创 C++入门教程

最后，持续学习和跟进C++新标准（如C++11/14/17/20）中的特性，可以帮助开发者写出更现代、更高效的代码。流行的集成开发环境（IDE）如Visual Studio、CLion和Code::Blocks提供了代码编辑、编译、调试的一体化解决方案，适合初学者和专业人士。此外，标准库还提供了输入输出流（iostream）用于处理键盘输入、屏幕输出和文件操作，字符串类（string）用于高效的字符串处理，以及智能指针（如unique_ptr和shared_ptr）用于自动管理动态内存，避免内存泄漏。

原创 python语言的基本语法

原创 学python编程的好处

原创 python手机编程软件零基础

转载 MySQL 中如何在触发器里中断记录的插入或更新？

MySQL 不象其它有些数据库可以在触发器中抛出异常来中断当然触发器的执行以阻止相应的SQL语句的执行。在MySQL的目录版本中还无法直接抛出异常。这样我们如何实现呢？ 下面是一种实现的方法。思路就是想办法在触发器中利用一个出错的语句来中断代码的执行。 mysql>create table t_control(idint primary key);Query O

转载 MySQL中进行树状所有子节点的查询

在Oracle 中我们知道有一个 Hierarchical Queries 通过CONNECT BY 我们可以方便的查了所有当前节点下的所有子节点。但很遗憾，在MySQL的目前版本中还没有对应的功能。 在MySQL中如果是有限的层次，比如我们事先如果可以确定这个树的最大深度是4, 那么所有节点为根的树的深度均不会超过4，则我们可以直接通过left join 来实现。 但很多时候我们

转载 定时执行mysql数据库任务方案

命题： 每日 02:00 am 定时删除 表 t (id int primary key,ptime TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP) 中三天以前的记录。=======================================方法一：操作系统=======================================(