通义大模型与现有企业系统集成实战《CRM案例分析与安全最佳实践》
本文档详细介绍了基于通义大模型的CRM系统集成架构设计与优化实践。涵盖混合部署架构演进（新增向量缓存、双通道同步）、性能基准测试对比、客户意图分析模块、商机预测系统等核心功能实现。同时，深入探讨了安全防护体系、三级缓存架构、请求批处理优化及故障处理机制，并展示了实时客户画像生成和动态提示词工程。通过实施，显著提升客服响应速度（425%）、商机识别准确率（37%）及客户满意度（15%）。最后，规划了技术演进路线图，从单点集成迈向自主优化阶段，推动业务效率与价值持续增长。
基于通义大模型的智能客服系统构建实战：从模型微调到API部署
本文详细解析了基于通义大模型的智能客服系统构建全流程，涵盖数据准备、模型微调、性能优化及API部署等关键环节。通过实战案例与代码演示，展示了如何针对客服场景优化训练数据、高效微调大模型、解决部署中的延迟与并发问题，以及构建完整的API服务与监控体系。文章还探讨了性能优化进阶技术，如模型量化压缩和缓存策略，并提供了安全与合规实践建议。最终总结显示，微调后模型意图识别准确率提升14.3%，QPS从12.3提升至86.7，延迟降低74%。
Chonkie：面向大语言模型的轻量级文本分块处理库
Chonkie是一个专为大语言模型（LLM）应用场景设计的轻量级文本分块处理库，提供高效的文本分割和管理解决方案。该库采用最小依赖设计理念，特别适用于现实世界的自然语言处理管道。本文将详细介绍Chonkie的核心功能、设计理念以及五种主要的文本分块策略。
Redis 实操要点：Java 最新技术栈的实战解析
本文介绍了基于Spring Boot 3、Redis 7和Lettuce客户端的Redis高级应用实践。内容包括：1）现代Java项目集成Redis的配置方法；2）使用Redisson实现分布式可重入锁与公平锁；3）缓存模式解决方案，包括布隆过滤器防穿透和随机过期时间防雪崩；4）Redis数据结构的高级应用，如HyperLogLog统计UV和GeoHash处理地理位置。文章提供了详细的代码示例，涵盖Redis在分布式系统中的核心应用场景，特别适合需要处理高并发、分布式锁等问题的开发场景。
Java Redis 面试题集锦 常见高频面试题目及解析
本文总结了Redis在Java中的核心面试题，包括数据类型操作、单线程高性能原理、键过期策略及分布式锁实现等关键内容。通过Jedis代码示例展示了String、List等数据类型的操作方法，讲解了惰性删除和定期删除相结合的过期策略，并提供了Spring Boot配置Redis过期时间的方案。文章还探讨了缓存穿透、雪崩等问题解决方案，以及基于Redis的分布式锁实现，帮助开发者全面掌握Redis在Java应用中的实践要点。
构建企业级AI智能体（Spring AI Alibaba + JManus实战）
本内容深入探讨了基于Spring AI Alibaba 1.2 + JManus 0.9 + DeepSeek-V3等技术栈构建的电商客服工单智能处理系统。通过分析传统AI应用的三重困境，介绍了JManus智能体架构的核心突破，包括动态任务分解、状态持久化和服务热插拔等优势。同时详细展示了企业级环境配置、智能体行为设计及多智能体协作全流程，并提供了性能优化、生产部署与监控方案。最后，结合压力测试结果和调优策略，总结了企业级智能体设计原则与未来演进方向，为实现从“AI试验”到“AI生产”的转变提供了实践指导。
高并发秒杀系统实战（Redis+Lua分布式锁防超卖与库存扣减优化）
秒杀系统面临瞬时高并发、资源竞争和数据一致性挑战。传统方案如数据库锁或应用层锁存在性能瓶颈或分布式问题，而基于Redis的分布式锁与Lua脚本原子操作成为高效解决方案。通过Redis的`SETNX`实现分布式锁，结合Lua脚本完成库存扣减，确保操作原子性并大幅提升性能（QPS从120提升至8,200）。此外，分段库存策略、多级限流及服务降级机制进一步优化系统稳定性。最佳实践包括分层防控、黄金扣减法则与容灾设计，强调根据业务特性灵活组合技术手段以应对高并发场景。
手把手基于ModelScope MCP协议实现AI短视频创作：零代码自动化工作流
本文介绍了基于ModelScope MCP协议的AI视频生成解决方案，涵盖核心机制解析、零代码工作流搭建、性能优化策略及全链路异常处理。通过统一上下文描述符抽象异构AI服务，实现图像生成、语音合成与视频剪辑的自动化编排。结合缓存优化与错误重试机制，大幅提升生成效率（如5分镜视频从91.7s降至22.4s）。最后展示《夏日海滩》生成案例，并探讨个性化风格迁移与商业场景集成等进阶方向，揭示零代码本质为服务、流程与资源的三层抽象。
Ubuntu 20.04修改swap交换空间教程
记得时不时回顾和调整这些设置，来保持你的Ubuntu系统运行得像一只猎豹—迅捷无比。现在，你已经成功地为你的Ubuntu系统完成了大脑扩容手术，让它有了更多的空间去处理更复杂的思维任务。舒服地坐回到你的椅子上，享受更加流畅的电脑体验吧！
微信读书十周年，后台架构的技术演进和实践总结
微信读书经过了多年的发展，赢得了良好的用户口碑，后台系统的服务质量直接影响着用户的体验。团队多年来始终保持着“小而美”的基因，快速试错与迭代成为常态。后台团队在日常业务开发的同时，需要主动寻求更多架构上的突破，提升后台服务的可用性、扩展性，以不断适应业务与团队的变化。