Vue 3 相较于 Vue 2 在性能、特性和开发体验上都有显著提升。本文介绍了如何利用通义灵码逐步将 Vue 2 项目升级到 Vue 3，包括备份项目、了解新特性、选择升级方式、升级依赖、迁移组件和全局 API、调整测试代码等步骤，并提供了注意事项和常见问题的解决方案。

VTJ.PRO发布「AI MasterGo设计稿识别引擎」，成为全球首个支持解析MasterGo原生JSON文件并自动生成Vue组件的AI工具。通过双引擎架构，实现设计到代码全流程自动化，效率提升300%，助力企业降本增效，引领“设计即生产”新时代。

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。

通义灵码2.5智能体模式结合高德MCP服务，实现快速构建周边服务地图应用。通过自然语言需求输入，智能体自动分解任务并生成完整代码，涵盖前端界面、API集成与数据处理，10分钟内即可完成传统开发需数小时的工作，大幅提升开发效率。

当前环境存在以下问题：1. 无法使用微软官方插件 IntelliCode，影响代码智能补全与开发效率；2. 代码中变量点击后无法跳转定义位置（如图所示，Python导入模块无法跳转），此为重大缺陷，请尽快修复，以提升开发体验。这些问题导致的功能缺失，使当前环境与理想开发需求存在一定差距。

通义灵码 AI IDE 已正式上线，即日起用户可在通义灵码官网免费下载开箱即用。

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。

通义灵码行间会话（Inline Chat）支持开发者在代码编辑器区域进行对话，开发者可以通过自然语言对话的方式进行单个文件内的代码修改或进行即时提问。

死 信交换机和正常的交换机没有什么不同 , 如果一个包含死信的队列配置了dead-letter-exchange属性，指定了一个交换机，那么队列中的死信就会投递到这个交换机中，而这个交换机称为死信交换机 为队列绑定死信交换机 , 只需要设置队列属性 dead-letter-exchange即可

微服务就是一个独立的职责单一的服务应用程序，一个模块 1．优点：松耦合，聚焦单一业务功能，无关开发语言，团队规模降低 , 扩展性好, 天然支持分库2．缺点：随着服务数量增加，管理复杂，部署复杂，服务器需要增多，服务通信和调用压力增大

1. 先更新Mysql，再更新Redis，如果更新Redis失败，可能仍然不⼀致 2. 先删除Redis缓存数据，再更新Mysql，再次查询的时候在将数据添加到缓存中 这种⽅案能解决1 ⽅案的问题，但是在⾼并发下性能较低，⽽且仍然会出现数据不⼀致的问题，⽐如线程1删除了 Redis缓存数据，正在更新Mysql，此时另外⼀个查询再查询，那么就会把Mysql中⽼数据⼜查到 Redis中 1. 使用MQ异步同步, 保证数据的最终一致性 我们项目中会根据业务情况 , 使用不同的方案来解决Redis和Mysql的一致性问题 : 1. 对于一些一致性要求不高的场景 , 不做处理例如 : 用户行为数据 ,

1. 惰性删除 ：只会在取出 key 的时候才对数据进行过期检查。这样对 CPU 最友好，但是可能会造成太多过期 key 没有被删除。数据到达过期时间，不做处理。等下次访问该数据时，我们需要判断 a. 如果未过期，返回数据 b. 发现已过期，删除，返回nil 2. 定期删除 ： 每隔一段时间抽取一批 key 执行删除过期 key 操作。并且，Redis 底层会通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对 CPU 时间的影响。默认情况下 Redis 定期检查的频率是每秒扫描 10 次，用于定期清除过期键。当然此值还可以通过配置文件进行设置，在 redis.conf 中修改配置“hz”

重载：发生在同一个类中，方法名相同参数列表不同（参数类型不同、个数不同、顺序不同），与 方法返回值和访问修饰符无关，即重载的方法不能根据返回类型进行区分 重写：发生在父子类中，方法名、参数列表必须相同，返回值小于等于父类，抛出的异常小于等于 父类，访问修饰符大于等于父类（里氏代换原则）；如果父类方法访问修饰符为private则子类中 就能是重写。

接下来，人与智能体的交互将变得更为紧密，比如 N 年以后是否可以逐渐过渡。这个逐渐过渡的过程实际上是温和的，从依赖人类到依赖超大规模算力的转变，可能会取代我们的一些职责。这不仅仅是简单的叠加关系。对于AI和超大规模算力，这是否意味着我们可以大幅度提升软件质量，是否可以缩短研发周期并提高效率，还有创造出更优质的软件并持续发展，这无疑是肯定的。

本文介绍了如何修改Code Runner设置使 Visual Studio Code (VS Code) 能直接运行完整的 C# 项目。传统方式依赖 cscript 工具，仅支持 .csx 文件，功能受限且已停止维护。新配置使用 `dotnet run` 命令，结合一系列炫酷的cmd指令，将指令定位到具体的csproj文件上进行运行。

本文介绍了如何将基于 TypeScript 的 Vue 2 项目升级到 Vue 3。主要内容包括：依赖升级、配置文件调整、组件代码迁移、状态管理迁移以及优化策略迁移。文章提供了详细的步骤和示例代码，帮助开发者顺利完成升级。特别推荐使用通义灵码工具来加速组件和状态的转写过程。

在本次体验中，我通过通义灵码 2.5 实测其全新集成的 3000+ MCP 工具能力，展示了如何仅凭一句自然语言指令，就能快速完成 OCR、翻译、地图等多个常用服务的调用与组合。通义灵码不仅自动匹配合适工具，还能生成完整调用代码，省去繁琐的 SDK 集成和文档查阅过程，大幅提升开发效率。这次升级让 AI 编程助手真正具备了“工具理解 + 代码落地”的能力，是开发流程的一次深度革新。

在短短20分钟内，从零开始理解主流机器学习算法的工作原理，掌握算法选择策略，并建立对神经网络的直观认识。本文用通俗易懂的语言和生动的比喻，帮助你告别算法选择的困惑，轻松踏入AI的大门。

本文深入解析通义灵码的高阶功能，从智能补全、注释生成、代码解释到调试辅助，助开发者提升200%编码效率。涵盖六大实战技巧：精准生成、上下文对话优化、测试矩阵生成、私有知识库接入、快捷键使用及多语言支持。同时提供企业级应用方案、避坑指南与未来功能展望，帮助用户实现需求到原型开发时间缩短60%，代码审查工作量降低40%，技术债务识别率提升75%。通过实战练习，掌握“增强式编程”新范式。

在SpringBoot项目的启动引导类上都有一个注解@SpringBootApplication 这个注解是一个复合注解, 其中有三个注解构成 , 分别是 ● @SpringBootConfiguration : 是@Configuration的派生注解 , 标注当前类是一个SpringBoot的配置类 ● @ComponentScan : 开启组件扫描, 默认扫描的是当前启动引导了所在包以及子包 ● @EnableAutoConfiguration : 开启自动配置(自动配置核心注解) 2.在@EnableAutoConfiguration注解的内容使用@Import注解导入了一个AutoC

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大 解决方案 : ● 热点数据提前预热 ● 设置热点数据永远不过期。 ● 加锁 , 限流

MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL数据库产品中的一种。是最像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。 它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的格式叫BSON，所以它既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活。 MongoDB中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对（field:value）组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象，即一个文档认为就是一个对象。字段的数据类型是字符型，它的值除了使用基本的一些类型外，还可以包括其他文档、普通数组和文档数组。

本文详细介绍了Java中的方法重写概念、规则及应用场景。

本文介绍了如何将Java与AIGC（人工智能生成内容）技术结合，实现智能文本生成。

本文详细介绍了如何使用Java实现支付宝沙箱支付功能，涵盖从环境搭建到代码实现的全过程

本文详细介绍了MyBatis中的动态SQL功能，涵盖其背景、应用场景及实现方式。

我是一名全栈开发工程师，使用通义灵码个人版IDEA/DevEcoStudio/Android Studio进行程序开发。通过安装灵码插件，开发效率提升了约40%。安装步骤：进入Setting->插件->搜索“lingma”->点击安装。

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。

体验了通义千问后，我开始使用智能编码助手通义灵码，它让代码开发更加高效便捷。通过具体的应用场景，如项目私有化改造，利用通义灵码生成PO类和SQL脚本，大幅提升了开发效率。正确的使用姿势包括提供提示词和多次尝试，能够更好地发挥通义灵码的智能辅助功能。

本文记录了使用智能开发工具的入门体验。从VS Code更新、安装MCP插件到解决依赖问题（如Node.js），再到配置智能体生成代码，整个过程详细描述了遇到的问题与解决方案。例如，插件报错需安装Node.js、模型选择不当影响执行等。尽管存在一些不便，比如手动安装依赖和配置入口难找，但智能体的强大功能令人印象深刻，能够通过交互生成代码、调试并运行，甚至支持截图提问解决问题，极大地提升了开发效率，整体体验令人满意！

全球AI编码工具形成“双极格局”，GitHub Copilot凭借先发优势主导市场，而通义灵码通过差异化路径突围。技术层面，通义灵码在中文语境理解、云原生绑定上展现优势；生态方面，Copilot依托GitHub开源生态，通义灵码则深耕阿里云企业协同场景；开发者心智战中，通义灵码以数据合规、本土化服务及定制化能力取胜。这场较量不仅是技术的比拼，更是生态逻辑与开发者需求的全面博弈，彰显中国AI编码工具“换道超车”的潜力。

在使用RabbitMQ进行消息收发的时候, 如果发送失败或者消费失败会自动进行重试, 那么就有可能会导致消息的重复消费 , 具体的解决方案其实非常简单, 为每条消息设置一个唯一的标识id , 将已经消费的消息记录保存起来 , 后期再进行消费的时候判断是否已经消费过即可 , 如果已经消费过则不消费 , 如果没有消费过则正常消费

通义灵码2.0相比1.0新增了工程级编码任务、单元测试生成和图片多模态问答等功能，支持多文件代码修改、批量生成单元测试及根据图片内容生成代码建议。亮点包括支持主流IDE、垂直智能体覆盖更多场景、企业级检索增强和灵活对话交互体验。技术优势涵盖多模态上下文感知、快速推理、企业数据个性化及一流代码生成效果。典型应用场景有新功能开发、跨语言编程、单元测试自动生成和错误排查修复。