大家好，我是 V 哥。在日常开发中，我常用通义灵码辅助编程，尤其在解释代码和生成单元测试方面表现优异。本文将详细介绍通义灵码的安装、使用方法及优化建议功能，帮助你提升开发效率。关注威哥爱编程，编码路上我们一起前行。

PyCharm 和 IntelliJ IDEA 下载安装及通义灵码插件下载安装说明

我是一位软件工程师，用通义灵码个人版vscode插件的workspace做项目分析和复盘，对比之前没有灵码，现在提效了80%，本文介绍了具体的使用流程。

本文介绍了如何配置和启动基于Java的若依（RuoYi）项目，涵盖后端和前端的详细步骤。首先，准备Redis、MySQL以及IDE（如Idea和VS）。接着，通过GitHub获取代码并导入到IDE中，执行必要的SQL文件和配置数据库密码。然后，启动Redis并进行相关配置。最后，按照前端配置步骤克隆前端代码库，打开终端执行命令完成前端配置。整个过程详细记录了每一步的操作，帮助开发者顺利部署若依项目。 如果你觉得有帮助，请点赞、关注和收藏，这将是我持续分享的动力！

本文介绍了如何在Visual Studio 2022中安装和使用通义灵码。首先，在Visual Studio 2022中安装通义灵码插件，然后按照步骤完成安装和登录。最后，通过实操演示了通义灵码的三大功能：行级/函数级实时续写、自然语言生成代码和研发领域自由问答。希望读者能从中受益。

本文深入探讨了跨域问题及其解决方案。跨域是指浏览器出于安全考虑，限制从一个域加载的网页请求另一个域的资源。

作为一名大数据开发工程师，我每天与代码和数据打交道，享受解决复杂问题的乐趣。最近，我遇到了一位超级“码”力助手——通义灵码。它不仅是一个简单的代码补全工具，更像是一个拥有高度智慧的编程伙伴，能够理解我的编程意图，给出最合适的建议，大大提升了我的工作效率和编程体验。本文将分享如何在VsCode中安装和使用通义灵码，以及它在我的实际编程工作中发挥的重要作用。

作为AI原生的开发环境工具，通义灵码AI IDE深度适配了最新的千问3大模型，并全面集成通义灵码插件能力，具备编程智能体、行间建议预测、行间会话等功能。

这是一篇关于如何用ai 和无代码方式，为运营提供一套“小红书爆款生产流水线”的工具，系统可自动采集对标博主笔记、分析热点数据并生成选题草稿，用户仅需补充细节即可完成高质量内容创作。流程涵盖关键词采集、对标博主监控、高价值笔记筛选、AI文案与图片创作及多账号矩阵发布。相比传统方式，该方法大幅提升效率，1小时可完成10篇内容创作，助力创作者在竞争中脱颖而出。文中还详细解析了关键词采集、对标博主分析、自动化排版等关键步骤，适合希望提升内容生产效率的运营者参考。

深入理解MyBatis的Mapper层，以及让数据访问更高效的详细分析

本文详细介绍了 CSS 中常用的居中方法，涵盖水平居中、垂直居中及同时实现两者的方法。

各位程序员小伙伴们，是不是还在为写代码头秃？别担心，阿里云带着它的通义灵码 AI IDE 来拯救你啦！

除了 AI 程序员的重磅上线外，近期通义灵码能力再升级全新上线模型选择功能，目前已经支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1系列模型，用户可以在 VSCode 和 JetBrains 里搜索并下载最新通义灵码插件，在输入框里选择模型，即可轻松切换模型。

消息从发送，到消费者接收，会经理多个过程 , 其中的每一步都可能导致消息丢失 针对这些问题，RabbitMQ分别给出了解决方案： ● 消息发送到交换机丢失 : 发布者确认机制publisher-confirm消息发送到交换机失败会向生产者返回ACK , 生产者通过回调接收发送结果 , 如果发送失败, 重新发送, 或者记录日志人工介入 ● 消息从交换机路由到队列丢失 : 发布者回执机制publisher-return消息从交换机路由到队列失败会向生产者返回失败原因 , 生产者通过回调接收回调结果 , 如果发送失败, 重新发送, 或者记录日志人工介入 ● 消息保存到队列中丢失 : MQ持久化(交

通义灵码是阿里云推出的智能编码辅助工具，支持代码生成、智能问答、多文件修改等功能。2.5版本新增智能体模式，具备自主决策与工程记忆能力，集成MCP广场，支持3000+工具扩展。同时升级Qwen3模型，参数量更少但性能更强，支持复杂问题深度思考。企业版提供多模型配置与私域知识增强功能，优化开发者体验。尽管插件安装需依赖本地环境（如node.js），但整体提升了开发效率与灵活性，推动AI原生研发新范式。

借助通义灵码插件在VSCode构建新闻网，实现效率与智能的融合。VSCode作为前端开发的“瑞士军刀”，提供实时预览、智能辅助和高效管理功能；通义灵码插件通过自然语言交互生成代码，简化复杂任务并优化代码质量。两者结合形成从设计到部署的高效闭环，大幅减少基础编码时间，降低开发门槛，助力开发者聚焦业务逻辑与创新。

本文主要介绍了如何度量研发效能，以及 AI 辅助编程是如何影响效能的，进而阐述如何衡量 AI 辅助编程带来的收益。

1. 数据结构实现：ArrayList 是动态数组的数据结构实现，而 LinkedList 是双向链表的数据结构实 现。 2. 随机访问效率：ArrayList 比 LinkedList 在随机访问的时候效率要高，因为 LinkedList 是线性的数 据存储方式，所以需要移动指针从前往后依次查找。 3. 增加和删除效率：在非首尾的增加和删除操作，LinkedList 要比 ArrayList 效率要高，因为 ArrayList 增删操作要影响数组内的其他数据的下标。 4. 内存空间占用：LinkedList 比 ArrayList 更占内存，因为 LinkedList 的节点除了存储数

通义灵码作为阿里云推出的智能编程解决方案，凭借Qwen3模型与MCP平台的协同，在代码生成、终端操作与工具链调用方面展现强大能力。本文从真实开发场景出发，评测其在多语言代码理解、自动化工作流及复杂工程任务中的表现，结合性能与成本数据，揭示其在提升开发效率与系统集成方面的工程价值。

Spring Boot的核心注解是@SpringBootApplication , 他由几个注解组成 : ● @SpringBootConfiguration： 组合了- @Configuration注解，实现配置文件的功能； ● @EnableAutoConfiguration：打开自动配置的功能，也可以关闭某个自动配置的选项 ● @ComponentScan：Spring组件扫描

VTJ.PRO 是一款 AI 驱动的低代码开发平台，深度融合 Vue3 技术栈，支持可视化设计与源码级编辑双向自由切换。通过 AI 智能生成、代码修复、跨端输出等能力，大幅提升前端开发效率，实现设计即代码、代码即设计的高效工作流，适用于原型开发、项目重构等多种场景。平台完全开源，提供在线沙盒与本地部署，助力开发者兼顾开发速度与代码自由度。

Spring AOP中的动态代理主要有两种方式，JDK动态代理和CGLIB动态代理： ● JDK动态代理只提供接口的代理，不支持类的代理Proxy.newProxyInstance(类加载器, 代理对象实现的所有接口, 代理执行器) ● CGLIB是通过继承的方式做的动态代理 , 如果某个类被标记为final，那么它是无法使用 CGLIB做动态代理的。Enhancer.create(父类的字节码对象, 代理执行器)

本文介绍了 IntelliJ IDEA 的多个实用插件，涵盖从提高开发效率到美化界面的各个方面。

作为一名AI代码助手的忠实用户，我近期尝试了阿里开源的Qwen模型。通过在个人项目——一个由Godot引擎开发的AI桌宠软件中测试Qwen，我发现其在处理小众语言（如GDScript）时表现出色，能够快速准确地解决问题，甚至优化了我的代码。此外，Qwen在GitHub Actions自动化打包等复杂任务上的表现同样令人满意。其高效的代码补全速度更是超越了付费的GitHub Copilot。这次体验让我对开源AI工具刮目相看，强烈推荐大家试用。

飞算JavaAI插件助力开发者高效开发，覆盖需求分析、设计、编码全流程。智能分析、一键生成代码，大幅提升开发效率，让Java开发更轻松便捷。

本文深入解析了Java中`this`关键字的多种用法

如果现有的MCP服务不满足您的需求，通义灵码智能体能够帮助您开发专属MCP服务，直达业务目标。本案例以高德提供的基础MCP服务为基础，借助智能体开发一个订制旅游攻略的高级MCP服务。

本内容介绍了一种基于HarmonyOS的应用场景，主要实现图片选择、拷贝到缓存目录以及上传的功能。首先通过系统文件选择器（FilePicker）选择图片，无需额外权限；接着使用`fs`模块将选中的图片复制到应用缓存目录（cacheDir），以满足上传功能的路径要求；最后利用`request.uploadFile`方法将图片上传至服务器，并处理响应结果。代码详细展示了每个步骤的实现逻辑，包括图片选择、文件操作和网络请求，适用于需要实现图片上传功能的开发者。

关系型数据库是依据关系模型来创建的数据库，所谓关系模型就是“一对一”、“一对多”、“对多对”等。常见的关系型数据库有Oracle、MySQL、SQL Server等。非关系型数据库主要基于“非关系型模型”，其中非关系型模型有：列模型、键值对模型、文档类模型。比如redis属于键值对模型。 MongoDB属于文档模型 关系型数据库的优点： ● 易于维护：都是使用表结构，格式一致。 ● 使用方便：SQL语言通用，可用于复杂查询。 ● 复杂操作：支持SQL，可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。 关系型数据库的缺点： ● 读写性能比较差，尤其是海量数据的高效率读写。 ● 固定的表结构，灵活

《苍穹外卖》项目对Java学习至关重要。它涵盖了用户管理、商品查询、订单处理等模块，涉及Spring Boot、MyBatis、Redis等技术栈。