python新手，关于模块化那些事
Python模块化编程是将程序拆分为多个功能模块的方法，有助于提升代码可读性、维护性和复用性。本文介绍了模块的定义与导入方式、包的结构与使用、模块搜索路径、命名规范、导入最佳实践及项目实战案例，帮助开发者构建清晰、专业的Python项目结构，提升开发效率与代码质量。
Java 项目实战之实际代码实现与测试调试全过程详解
本文详细讲解了Java项目的实战开发流程，涵盖项目创建、代码实现（如计算器与汉诺塔问题）、单元测试（使用JUnit）及调试技巧（如断点调试与异常排查），帮助开发者掌握从编码到测试调试的完整技能，提升Java开发实战能力。
修复Ubuntu启动时提示"无可启动设备"的问题。
上述步骤旨在提供一套综合的诊断与修复策略。在操作过程中应当小心谨慎，尤其是所有与分区表相关的操作，因为一旦不当操作可能导致数据丢失。若非专业人士则建议在进行重要操作之前备份数据，并在实施修复措施时考虑寻求专业技术人员的帮助。
解决提示词痛点：用AI智能体自动检测矛盾、优化格式的完整方案
本文介绍了一种基于用户意图的提示词优化系统，利用多智能体架构实现自动化优化，提升少样本学习场景下的提示词质量与模型匹配度。系统通过专用智能体协同工作，识别并修复逻辑矛盾、格式不清及示例不一致等问题，结合Pydantic结构化数据模型与OpenAI评估框架，实现高效、可扩展的提示词优化流程。该方案显著减少了人工干预，增强了系统效率与输出一致性，适用于复杂研究任务与深度AI应用。
OOM排查之路：一次曲折的线上故障复盘
本文分享了在整合Paimon数据湖与RocksDB过程中，因内存溢出（OOM）引发的三次线上故障排查过程。通过SDK进行数据读写时，系统连续出现线程数突增、内存泄漏等问题，排查过程涉及堆内与堆外内存分析、JNI内存泄漏定位及架构优化。最终通过调整bucket数量、优化JVM参数及采用Flink写入Paimon，成功解决问题。文中详述了使用MAT、NMT、Arthas、async-profiler等工具的实战经验，为使用类似技术栈的开发者提供参考。
好奇心之旅：Cursor代码库索引机制的学习笔记
本文介绍了Cursor等AI编程工具中codebase indexing的技术原理，包括Merkle Tree与向量数据库的应用，以及开源方案Continue的启发。作者通过探索这些工具背后的机制，提升了对AI编程和代码索引技术的理解，也为进一步学习提供了思路。
API测评：快速获取门店客流趋势数据
本文介绍了一个门店客流趋势API，帮助创业者和开发者便捷获取门店客流数据。只需提供场景ID和查询时间段，即可获取详细客流分析数据，包括日均、总客流、外卖客流及竞品对比等，助力门店高效运营与决策分析。