《大模型驱动的智能文档解析系统：从领域适配到落地优化的全链路开发实践》
本文聚焦大模型在高端装备制造企业智能文档解析系统的落地实践，针对领域术语理解断层、长文档上下文限制、知识提取精准度不足、响应缓慢、微调成本高、稳定性差等核心痛点，提出对应解决方案：构建领域术语知识底座适配行业语境，以语义分块+关联图谱突破长文档解析瓶颈，用多轮校验+规则库保障知识可靠性，通过分层部署+多级缓存优化响应速度，采用增量微调+prompt工程降低成本并提升泛化能力，依托全链路监控+自动化运维保障长期稳定。优化后，术语识别准确率、知识逻辑完整性显著提升，单文档初步解析响应缩至3秒内，故障发生率降至1.2%，印证大模型落地需全链路协同且贴合领域需求。
内存溢出与内存泄漏：解析与解决方案
本文深入解析内存溢出与内存泄漏的区别及成因，结合Java代码示例展示典型问题场景，剖析静态集合滥用、资源未释放等常见原因，并提供使用分析工具、优化内存配置、分批处理数据等实用解决方案，助力提升程序稳定性与性能。
构建高性能且防篡改选票系统的策略
本文探讨如何设计一个支持百万TPS、千万QPS的高性能选票系统，确保数据不可篡改、防止重复投票，并通过分布式架构、缓存与区块链技术实现高可用与实时查询。同时分析了性能测试中的挑战与优化策略。