Java 基于 DDD 分层架构实战从基础到精通最新实操全流程指南
本文详解基于Java的领域驱动设计（DDD）分层架构实战，结合Spring Boot 3.x、Spring Data JPA 3.x等最新技术栈，通过电商订单系统案例展示如何构建清晰、可维护的微服务架构。内容涵盖项目结构设计、各层实现细节及关键技术点，助力开发者掌握DDD在复杂业务系统中的应用。
探索Spring Boot的函数式Web应用开发
通过这种方式，开发者能以声明式和函数式的编程习惯，构建高效、易测试、并发友好的Web应用，同时也能以较小的学习曲线迅速上手，因为这些概念与Spring Framework其他部分保持一致性。在设计和编码过程中，保持代码的简洁性和高内聚性，有助于维持项目的可管理性，也便于其他开发者阅读和理解。
Java 技术支撑下 AI 与 ML 技术融合的架构设计与落地案例分析
摘要： Java与AI/ML技术的融合为智能化应用提供了强大支持。通过选用Deeplearning4j、DJL等框架解决技术适配问题，并结合Spring生态和JVM优化提升性能。在金融风控、智能制造、医疗影像等领域实现了显著效果，如审批效率提升3倍、设备停机减少41%、医疗诊断延迟降低80%。这种技术融合推动了多行业的智能化升级，展现了广阔的应用前景。
面向 Java 开发者：2024 最新技术栈下 Java 与 AI/ML 融合的实操详尽指南
Java与AI/ML融合实践指南：2024技术栈实战 本文提供了Java与AI/ML融合的实操指南，基于2024年最新技术栈（Java 21、DJL 0.27.0、Spring Boot 3.2等）。主要内容包括： 环境配置：详细说明Java 21、Maven依赖和核心技术组件的安装步骤 图像分类服务：通过Spring Boot集成ResNet-50模型，实现REST接口图像分类功能 智能问答系统：展示基于RAG架构的文档处理与向量检索实现 性能优化：利用虚拟线程、GraalVM等新技术提升AI服务性能 文