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青岛城市学院 × 阿里云 | 云工开物「人工智能+」训练营圆满落幕!
人工智能浪潮席卷而来,大模型、智能编程等前沿技术不断革新,已经成为推动全球经济社会发展和人类文明进步的重要力量。人工智能的发展不仅改变了产业结构,同时也对高等教育的人才培养提出了新的要求,并进一步推动着教育新生态的重构。
有了 SPL,看来用不着 ORM 了
ORM 技术虽简化了基础 CRUD,但在力不从心。Hibernate HQL 动态列运算困难,JOOQ 虽灵活但代码冗长。esProc SPL 则提供了更简洁直观的解决方案:多层 JOIN、动态条件、跨库分析等复杂操作仅需几行脚本,语法比 SQL 更清晰。支持动态数据结构,无需预定义实体类;实时流处理、跨源混合分析游刃有余。SPL 独立于 Java 代码,热更新特性让业务逻辑调整秒级生效,避免重新编译部署。它不是 ORM 的替代品,而是其有力补充,专为复杂计算而生,助开发者事半功倍。
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4月前
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来自: 云效DevOps
“最近我给有代码洁癖的同事墙裂安利了通义灵码”
通义灵码2.5.0版本现已全面支持Qwen3,采用混合专家架构,参数量仅为DeepSeek-R1的1/3,是国内首个“混合推理模型”。它在性能评测中超越了DeepSeek-R1、OpenAI-o1等国际主流模型,并全面支持MCP能力,集成国内最大MCP中文社区。作为程序员体验后发现,通义灵码可通过简单指令生成完整项目代码,包括前后端、接口调用等,大幅降低开发门槛。文中通过两个Demo展示了其强大功能:一是聚合多平台热榜数据并推送微信通知;二是基于高德和12306 MCP生成旅游攻略HTML页面。整个过程无需手动编写代码,推荐开发者尝试。
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4月前
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来自: 云效DevOps
来问我!看看通义灵码近期上新了哪些功能?
通义灵码近期上线了编程智能体,提供智能问答、文件编辑和智能体三种模式,满足不同开发场景需求。智能体会根据任务描述使用工程检索、文件编辑等工具完成复杂编码任务。同时,新增Qwen3系列模型服务,支持多模型配置,并优化上下文选择交互,强化记忆能力。此外,国际站支持阿里云账号登录,企业版可配置多个推理模型服务,进一步提升开发者体验。
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4月前
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玩转HarmonyOS NEXT网络请求:从新手到高手的实战秘籍
本文以通俗易懂的方式讲解了HarmonyOS网络请求的核心知识,从基础概念到实战技巧,再到进阶优化,帮助开发者快速上手。通过“点外卖”的类比,形象解释了HTTP请求方法(如GET、POST)和JSON数据格式的作用。同时,提供了封装工具类的示例代码,简化重复操作,并分享了常见问题的解决方法(如权限配置、参数格式、内存泄漏等)。最后,还探讨了如何通过拦截器、缓存机制和重试机制提升请求功能。无论你是新手还是进阶开发者,都能从中受益,快动手实现一个新闻App试试吧!
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4月前
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来自: 通义灵码
通义零码智能体测评
这是一款强大的AI辅助编程工具,核心功能包括:代码智能生成,基于上下文快速提供行级/函数级代码建议;研发智能问答,解答各类技术问题;AI程序员支持多文件协同修改与任务处理;行间代码生成,实时续写及注释转代码;编码问题解决,涵盖代码优化、问题修复及Java异常排查,全面提升开发效率。
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4月前
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试了试阿里云的通义灵码 2.5 版
通义灵码 2.5 版是个特别实用的工具,无论是个人开发者还是企业团队,都能从中受益。如果你也在找能提升开发效率的工具,通义灵码绝对值得一试!
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4月前
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来自: 云原生
JManus - 面向 Java 开发者的开源通用智能体
JManus 是一个以 Java 为核心、完全开源的 OpenManus 实现,隶属于 Spring AI Alibaba 项目。它旨在让 Java 程序员更便捷地使用 AI 技术,支持多 Agent 框架、网页配置 Agent、MCP 协议和 PLAN-ACT 模式。项目在 GitHub 上已获近 3k star,可集成多个大模型如 Claude 3.5 和 Qwen3。开发者可通过 IDE 或 Maven 快速运行项目,体验智能问答与工具调用功能。欢迎参与开源共建,推动通用 AI Agent 框架发展。
告别手动解析!借助 CodeBuddy 快速开发网页源码提取工具
这是一款基于 PyQt5 开发的网页源码解析工具,旨在解决查看网页源代码时功能不足的问题。工具支持加载网页源码、复制源码、解析 JSON 数据和链接、下载页面内容等功能,满足“查看、提取、保存”三大需求。通过不断迭代,增加了格式化 JSON、提取文章与图片链接、保存 HTML 文件等实用功能,为开发者提供高效便捷的源码解析体验。项目已开源,可前往 CNB 查看源码。
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4月前
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菜鸟之路day31一一MySQL之多表设计
本文由blue撰写于2025年5月9日,主要介绍了MySQL多表设计的三种关系:一对多、一对一和多对多。一对多通过在“多”的一方添加关联字段实现,如部门与员工的关系;一对一通常用于单表拆分,通过唯一外键关联,例如学生与学生证的关系;多对多则需创建中间表,包含两个外键分别关联两方主键,如学生与课程的关系。文中还提供了实际案例,包括分类表、菜品表、套餐表及它们之间的关联设计,详细展示了多表设计的应用场景与实现方法。
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