能力说明:
精通JVM运行机制,包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数;能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题;能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序,使用并行Fork/Join框架;能过开发使用原始版本函数式接口的代码。
暂时未有相关云产品技术能力~
一名00后互联网开发从业者,现就职华中科技大学担任后端开发工程师.致力代码改变生活,目前自学自媒体中,欢迎各位大佬关注!
本文详细讲解了在Spring Boot应用中实现Jar包热更新的实践方法。通过自定义类加载器(`HotClassLoader`),动态加载和卸载指定目录下的Jar包,结合Spring Bean动态注册机制,使新加载的类能够被Spring容器管理。同时,提供了文件上传接口,方便用户手动触发Jar包更新。文章还强调了安全性、依赖管理和线程安全等注意事项,并给出了测试步骤和总结,帮助开发者高效实现热更新功能,减少服务中断和提升开发效率。
这是一份详尽的 Spring AI 注解式开发教程,涵盖从环境配置到高级功能的全流程。Spring AI 是 Spring 框架中的一个模块,支持 NLP、CV 等 AI 任务。通过注解(如自定义 `@AiPrompt`)与 AOP 切面技术,简化了 AI 服务集成,实现业务逻辑与 AI 基础设施解耦。教程包含创建项目、配置文件、流式响应处理、缓存优化及多任务并行执行等内容,助你快速构建高效、可维护的 AI 应用。
本方案基于DeepSeek API增强版,提供纯前端实现的文件上传与内容解析功能。通过HTML和JavaScript,用户可选择文件并调用API完成上传及解析操作。方案支持多种文件格式(如PDF、TXT、DOCX),具备简化架构、提高响应速度和增强安全性等优势。示例代码展示了文件上传、内容解析及结果展示的完整流程,适合快速构建高效Web应用。开发者可根据需求扩展功能,满足多样化场景要求。
本文介绍了如何在SpringBoot项目中整合高德地图API实现天气预报功能。从创建SpringBoot项目、配置依赖和申请高德地图API开始,详细讲解了实体类设计、服务层实现(调用高德地图API获取实时与预报天气数据)、控制器层接口开发以及定时任务的设置。通过示例代码,展示了如何获取并处理天气数据,最终提供实时天气与未来几天天气预报的接口。文章还提供了测试方法及运行步骤,帮助开发者快速上手并扩展功能。
Redis 已从传统缓存系统发展为强大的 AI 支持平台,其向量数据库功能和 RedisAI 模块为核心,支持高维向量存储、相似性搜索及模型服务。文章探讨了 Redis 在实时数据缓存、语义搜索与会话持久化中的应用场景,并通过代码案例展示了与 Spring Boot 的集成方式。总结来看,Redis 结合 AI 技术,为现代应用提供高效、灵活的解决方案。
DeepSeek R1 是一款强大的 AI 模型,但在 Java 生态中集成存在诸多挑战,如思维链丢失、参数限制和流式处理不完善等问题。DeepSeek4j 的出现解决了这些难题,它专为 Java 开发者设计,支持完整思维链保留、流畅的流式响应和简单优雅的 API。通过与 Spring Boot 的无缝集成,开发者只需几行代码即可快速接入 DeepSeek R1。此外,DeepSeek4j 提供调试页面、性能优化功能(如 GPU 加速和模型缓存),助力开发者高效利用 AI 技术,推动智能化应用落地。
在数字化时代,Java开发者即使没有高学历,也能通过拥抱新兴技术(如大模型应用与鸿蒙系统开发)、积累实战经验、持续学习新技能等途径实现职业突破。从参与开源项目到关注行业动态,再到规划技术专家或管理路线,建立人脉网络并利用教育平台提升能力,开发者可拓宽技术边界,适应日新月异的技术需求,在未来发展中占据一席之地。
本文详细介绍了如何使用Python调用DeepSeek的API,从申请API-Key到实现代码层对话,手把手教你快速上手。DeepSeek作为领先的AI大模型,提供免费体验机会,帮助开发者探索其语言生成能力。通过简单示例代码与自定义界面开发,展示了API的实际应用,让对接过程在一分钟内轻松完成,为项目开发带来更多可能。
蓝耘智算作为智能算力领域的新兴平台,为AI应用提供强大计算支持。它通过异构算力重构、丰富模型库与低代码工具,降低使用门槛,助力中小企业发展。其应用场景涵盖内容创作、金融、医疗、教育、制造及智慧城市等领域,以高效算力与军工级安全体系推动行业创新。未来,蓝耘智算将融合更多前沿技术,持续拓展应用边界,为数字化时代注入新动力。
在AI时代,Java程序员需掌握Spring AI技术以提升竞争力。Spring AI是Spring框架在AI领域的延伸,支持自然语言处理、机器学习集成与自动化决策等场景。它简化开发流程,无缝集成Spring生态,并提供对多种AI服务(如OpenAI、阿里云通义千问)的支持。本文介绍Spring AI核心概念、应用场景及开发步骤,含代码示例,助你快速入门并构建智能化应用,把握AI时代的机遇。
AIGC(人工智能生成内容)是利用AI技术生成文本、图像、音频、视频等内容的重要领域。其发展历程包括初期探索、应用拓展和深度融合三大阶段,核心技术涵盖数据收集、模型训练、内容生成、质量评估及应用部署。AIGC在内容创作、教育、医疗、游戏、商业等领域广泛应用,未来将向更大规模、多模态融合和个性化方向发展。但同时也面临伦理法律和技术瓶颈等挑战,需在推动技术进步的同时加强规范与监管,以实现健康可持续发展。
本文介绍如何使用Spring Boot3与Vue2快速构建基于DeepSeek的AI对话系统。系统具备实时流式交互、Markdown内容渲染、前端安全防护等功能,采用响应式架构提升性能。后端以Spring Boot为核心,结合WebFlux和Lombok开发;前端使用Vue2配合WebSocket实现双向通信,并通过DOMPurify保障安全性。项目支持中文语义优化,API延迟低,成本可控,适合个人及企业应用。跟随教程,轻松开启AI应用开发之旅!
DeepSeek作为AI领域的新兴力量,正以其强大的自然语言处理和数据分析能力改变工作方式。从人力资源到客服行业,基础性、重复性岗位逐渐被自动化取代,但同时也创造了新机会。文章探讨了岗位替代的现实与未来,强调劳动者应通过技能升级、人机协作和创新思维应对变革。同时,社会需完善职业培训和保障机制,帮助低技能劳动者适应AI时代,实现个人价值与社会发展的双赢。面对DeepSeek带来的变化,我们应积极拥抱而非恐慌,共同迎接未来挑战。
腾讯云大模型知识引擎驱动的DeepSeek满血版能源革命大模型,融合了超大规模知识、极致计算效能和深度行业理解,具备智能预测、优化调度、设备健康管理和能源安全预警等七大功能模块。该模型通过分布式计算和多模态融合,提供精准的能源市场分析与决策支持,广泛应用于智慧风电场管理、油气田开发、能源市场交易等十大场景,助力能源行业的数字化转型与可持续发展。
Apache Airflow 是一个用于创作、调度和监控工作流的平台,通过将工作流定义为代码,实现更好的可维护性和协作性。Airflow 使用有向无环图(DAG)定义任务,支持动态生成、扩展和优雅的管道设计。其丰富的命令行工具和用户界面使得任务管理和监控更加便捷。适用于静态和缓慢变化的工作流,常用于数据处理。
Apache APISIX 是一个动态、实时、高性能的 API 网关,提供负载均衡、动态上行、灰度发布、熔断、鉴权、可观测等丰富的流量管理功能。适用于处理传统南北向流量、服务间东西向流量及 k8s 入口控制。Airflow 是一个可编程、调度和监控的工作流平台,基于有向无环图 (DAG) 定义和执行任务,提供丰富的命令行工具和 Web 管理界面,方便系统运维和管理。
Thrift 是一个轻量级、跨语言的远程服务调用框架,由 Facebook 开发并贡献给 Apache。它通过 IDL 生成多种语言的 RPC 服务端和客户端代码,支持 C++、Java、Python 等。Thrift 的主要特点包括开发速度快、接口维护简单、学习成本低和多语言支持。广泛应用于 Cassandra、Hadoop 等开源项目及 Facebook、百度等公司。
Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能实时分析数据库,以其极高的速度和易用性著称。它支持高并发点查询和复杂分析场景,适用于报表分析、即席查询、数据仓库和数据湖查询加速等。最新发布的 2.0.2 版本在性能、稳定性和多租户支持方面有显著提升。社区活跃,已广泛应用于电商、广告、用户行为分析等领域。
gRPC 是一种现代开源高性能远程过程调用(RPC)框架,支持多种编程语言,可在任何环境中运行。它通过高效的连接方式,支持负载平衡、跟踪、健康检查和身份验证,适用于微服务架构、移动设备和浏览器客户端连接后端服务等场景。gRPC 使用 Protocol Buffers 作为接口定义语言,支持四种服务方法:一元 RPC、服务器流式处理、客户端流式处理和双向流式处理。
本文介绍了Redis的基础数据结构,包括动态字符串(SDS)、链表和字典。SDS是Redis自实现的动态字符串,避免了C语言字符串的不足;链表实现了双向链表,提供了高效的操作;字典则类似于Java的HashMap,采用数组加链表的方式存储数据,并支持渐进式rehash,确保高并发下的性能。
Tomcat是一款轻量级的免费开源Web应用服务器,常用于中小型系统及并发访问量适中的场景,尤其适合开发和调试JSP程序。它不仅能处理HTML页面,还充当Servlet和JSP容器。相比之下,物理服务器是指具备处理器、硬盘等硬件设施的服务器,如云服务器,其设计目标是在处理能力、稳定性和安全性等方面提供高标准服务。简言之,Tomcat专注于运行Java应用,而物理服务器则提供基础计算资源。
本文详细介绍了Java设计模式中的行为型模式,包括策略模式、观察者模式、责任链模式、模板方法模式和状态模式。通过具体示例代码,深入浅出地讲解了每种模式的应用场景与实现方式。例如,策略模式通过定义一系列算法让客户端在运行时选择所需算法;观察者模式则让多个观察者对象同时监听某一个主题对象,实现松耦合的消息传递机制。此外,还探讨了这些模式与实际开发中的联系,帮助读者更好地理解和应用设计模式,提升代码质量。
本文详细介绍了软件开发中的单元测试,包括其重要性和好处。单元测试主要用于确保程序模块代码的正确性,常使用的测试框架有JUnit和TestNG。文章重点讲解了JUnit框架,包括其注解、断言方法及JUnit 3.x和4.x的区别。此外,还列举了八大常用的单元测试框架,如Arquillian、JTest、The Grinder、TestNG、JUnit、JWalk、Mockito和PowerMock,帮助读者更好地理解和应用单元测试。
本文详细介绍了MySQL数据库的相关知识和技术要点,包括架构、存储引擎、数据类型、索引、查询、事务和锁机制等内容。以下是简介: 本文从MySQL架构入手,详细讲解了其独特的插件式存储引擎设计,并深入探讨了连接层、服务层、存储引擎层和数据存储层的工作原理。接着,文章对比了常见的存储引擎如InnoDB与MyISAM的特点与应用场景。在数据类型章节,介绍了MySQL支持的主要数据类型及其用途。索引部分则深入剖析了B+树索引的优势及其在InnoDB中的实现细节,并解释了聚簇索引与非聚簇索引的区别。事务章节详细解释了ACID特性和隔离级别的概念,并介绍了MVCC机制。最后,锁机制部分
DDD分层架构通过明确各层职责及交互规则,有效降低了层间依赖。其基本原则是每层仅与下方层耦合,分为严格和松散两种形式。架构演进包括传统四层架构与改良版四层架构,后者采用依赖反转设计原则优化基础设施层位置。各层职责分明:用户接口层处理显示与请求;应用层负责服务编排与组合;领域层实现业务逻辑;基础层提供技术基础服务。通过合理设计聚合与依赖关系,DDD支持微服务架构灵活演进,提升系统适应性和可维护性。
本文介绍了从单体应用到微服务再到云原生架构的演进过程。单体应用虽易于搭建和部署,但难以局部更新;面向服务架构(SOA)通过模块化和服务总线提升了组件复用性和分布式部署能力;微服务则进一步实现了服务的独立开发与部署,提高了灵活性;云原生架构则利用容器化、微服务和自动化工具,实现了应用在动态环境中的弹性扩展与高效管理。这一演进体现了软件架构向着更灵活、更高效的方向发展。
DeepSpeed Chat 是一款革命性的平台,专为简化和加速类ChatGPT模型的训练而设计。通过一键式脚本,用户可以轻松完成从预训练模型到生成自定义ChatGPT模型的全过程。该系统复刻了InstructGPT的RLHF训练方法,并集成了一系列优化技术,如DeepSpeed Hybrid Engine,大幅提升了训练效率和经济性。使用DeepSpeed Chat,即使是拥有数千亿参数的大模型,也能在短时间内完成训练,且成本显著降低。无论是单GPU还是多GPU集群环境,DeepSpeed Chat都能提供卓越的性能和易用性,让RLHF训练变得更加普及。
Spring Security 在 SpringBoot 应用中默认使用 `UserDetailsServiceAutoConfiguration` 类将用户信息存储到内存中。当classpath有`AuthenticationManager`、存在`ObjectPostProcessor`实例且无特定安全bean时,此配置生效。`inMemoryUserDetailsManager()`方法创建内存用户,通过`UserDetails`对象填充`InMemoryUserDetailsManager`的内部map。若要持久化到数据库,需自定义`UserDetailsService`接口实
SpringSecurity6 教程探讨了登录表单提交的源码流程。当提交登录表单时,`UsernamePasswordAuthenticationFilter` 负责处理认证,它从请求中获取 `username` 和 `password` 参数。然后,`AuthenticationManager` 的 `authenticate()` 方法被调用,进一步委托给 `AuthenticationProvider`,通常是 `DaoAuthenticationProvider`。`DaoAuthenticationProvider` 使用 `UserDetailsService`(如 `InMemo
该文档介绍了SpringSecurity6中默认用户的生成流程。在`SecurityAutoConfiguration`源码中,通过`SecurityProperties`配置类,系统默认创建了一个名为"user"的用户,其密码是一个随机生成的UUID。这个用户是在没有在`application.properties`中设置相关配置时自动创建的。
本文介绍了SpringSecurity在SpringBoot项目中如何自动生成默认登录页面的过程。当访问如`/hello`的受保护路由时,请求会经过多个过滤器。在AuthorizationFilter中,未认证的请求会被拦截并抛出AccessDeniedException。接着,ExceptionTranslationFilter捕获此异常并启动身份验证,调用LoginUrlAuthenticationEntryPoint的commence方法,重定向到/login。DefaultLoginPageGeneratingFilter拦截/login请求,生成并返回默认的登录页面。
该内容是关于SpringSecurity在SpringBoot中的自动配置详解。文章首先提出问题:SpringSecurity如何在引入依赖后使所有请求需认证并显示登录表单。接着,它探讨了SpringBoot的自动装配原理,从@SpringBootApplication注解开始,深入到@EnableAutoConfiguration的实现,解释了如何通过扫描jar包中的.imports文件来加载自动配置类。特别提到了SpringBootWebSecurityConfiguration类,该类默认设置为对所有请求进行认证,并支持表单和Basic认证。
SpringSecurity6从入门到实战之整合原生Filter链
该文主要介绍了SpringSecurity框架中的过滤器Filter,探讨了在没有SpringSecurity时如何检查用户登录状态以保护资源。文中通过流程图展示了过滤器在HTTP请求处理中的位置,并提供了官方和中文文档链接。过滤器需实现Filter接口,用于拦截请求并进行预处理和后处理,例如强制登录检查。过滤器链FilterChain则是一系列Filter和资源的组合,通过doFilter方法逐个调用下一个过滤器或传递到目标资源。
这篇文章是关于使用SpringSecurity 6进行快速入门的教程。首先介绍了所需的环境配置,包括SpringSecurity 6.0.8、SpringBoot 3.0.12和JDK 17。接着,通过步骤展示了如何创建一个新的SpringBoot工程,并添加Web支持。然后,运行工程并测试了Hello接口,确保其正常工作。之后,引入SpringSecurity依赖后,无需额外配置,系统即实现了基础的认证功能,自动重定向到登录页面。文章通过截图详细说明了这个过程,包括控制台日志、登录页面以及登录后的资源访问。
《SpringSecurity6从入门到实战》介绍了Spring Security这一强大的Java安全框架,主要用于保护Spring应用程序的安全。它提供认证和授权功能,支持多种认证方式,并具备高度可定制性。文章阐述了权限管理的重要性,包括用户认证(验证用户身份)和用户授权(控制用户访问权限)。相较于其他如Shiro和Sa-Token的安全框架,Spring Security因与Spring生态的深度整合及对OAuth2的支持,常成为微服务项目的选择。
Apache RocketMQ 实战教程介绍了其核心概念和模型。消息是基本的数据传输单元,主题是消息的分类容器,支持字节、数字和短划线命名,最长64个字符。消息类型包括普通、顺序、事务和定时/延时消息。消息队列是实际存储和传输消息的容器,是主题的分区。消费者分组是一组行为一致的消费者的逻辑集合,也有命名限制。此外,文档还提到了一些使用约束和建议,如主题和消费者组名的命名规则,消息大小限制,请求超时时间等。RocketMQ 提供了多种消息模型,包括发布/订阅模型,有助于理解和优化消息处理。
这是一个关于RocketMQ实战教程的概要,主要讨论NameServer和BrokerServer的角色。NameServer负责管理所有BrokerServer,而BrokerServer存储和传输消息。生产者和消费者通过NameServer找到合适的Broker进行交互,不需要直接知道Broker的具体信息。工作流程包括生产者向NameServer查询后发送消息到Broker,以及消费者同样通过NameServer获取消息进行消费。这种设计类似于服务注册中心的概念,便于系统扩展和集群管理。
这是一篇关于RocketMQ安装的实战教程,主要介绍了在CentOS系统上使用传统安装和Docker两种方式安装RocketMQ。首先,系统需要是64位,并且已经安装了JDK 1.8。传统安装包括下载安装包,解压并启动NameServer和Broker。Docker安装则涉及安装docker和docker-compose,然后通过docker-compose.yaml文件配置并启动服务。教程还提供了启动命令和解决问题的提示。
Apache RocketMQ 是一个云原生的消息流平台,支持消息、事件和流处理,适用于云边端一体化场景。官网提供详细文档和下载资源:[RocketMQ官网](https://rocketmq.apache.org/zh/)。示例中提到了RocketMQ在物联网(如小米台灯)和自动驾驶等领域的应用。要开始使用,可从[下载页面](https://rocketmq.apache.org/zh/download)获取软件。
该文介绍了几种主流消息中间件,包括ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ和Kafka。ActiveMQ和RabbitMQ是较老牌的选择,前者在中小企业中常见,后者因强大的并发能力和活跃社区而流行。RocketMQ是阿里巴巴的开源产品,适用于大规模分布式系统,尤其在数据可靠性方面进行了优化。Kafka最初设计用于大数据日志处理,强调高吞吐量。在选择MQ时,考虑因素包括性能、功能、开发语言、社区支持、学习难度、稳定性和集群功能。小型公司推荐使用RabbitMQ,而大型公司则可在RocketMQ和Kafka之间根据具体需求抉择。
RocketMQ实战教程介绍了MQ的基本概念和应用场景。MQ(消息队列)是生产者和消费者模型,用于异步传输数据,实现系统解耦。消息中间件在生产者发送消息和消费者接收消息之间起到邮箱作用,简化通信。主要应用场景包括:1)应用解耦,如订单系统与库存系统的非直接交互;2)异步处理,如用户注册后的邮件和短信发送延迟处理,提高响应速度;3)流量削峰,如秒杀活动限制并发流量,防止系统崩溃。
# Spring5 AOP 深入理解:注解实现 本文介绍了基于注解的AOP编程步骤,包括原始对象、额外功能、切点和组装切面。步骤1-3旨在构建切面,与传统AOP相似。示例代码展示了如何使用`@Around`定义切面和执行逻辑。配置中,通过`@Aspect`和`@Around`注解定义切点,并在Spring配置中启用AOP自动代理。 进一步讨论了切点复用,避免重复代码以提高代码维护性。通过`@Pointcut`定义通用切点表达式,然后在多个通知中引用。此外,解释了AOP底层实现的两种动态代理方式:JDK动态代理和Cglib字节码增强,默认使用JDK,可通过配置切换到Cglib
Spring框架中的代理模式分为静态代理和动态代理。在JavaEE分层开发中,Service层最为重要,包含核心业务逻辑和额外功能。静态代理通过手动创建代理类来增加原始类的额外功能,但当代理类数量多时管理不便且不易于维护。动态代理则解决了这一问题,通过Spring的AOP(面向切面编程)实现,无需手动创建代理类,只需定义切点和增强(额外功能),在运行时动态生成代理对象,提高了代码的灵活性和可维护性。动态代理主要利用了JVM的字节码技术,在运行过程中创建代理类,执行完毕后随着虚拟机的结束而销毁,不会产生持久化的代理类。
该文档介绍了Spring AOP的底层实现原理,核心问题包括动态代理类的创建。JDK动态代理通过`Proxy.newProxyInstance()`创建接口的实现类,而CGlib则是通过子类继承父类的方式生成代理对象。文中还提供了JDK和CGlib动态代理的代码示例。最后总结,JDK代理基于接口,CGlib则基于继承父类来实现。
该文档是关于Spring框架中切入点的详细解释。切入点是AOP(面向切面编程)的核心概念,用于定义通知(如日志、事务管理)应该附加到代码的哪些位置。文档主要介绍了切入点表达式的不同类型: 1. 方法切入点表达式:使用`execution()`定义匹配的方法,星号`*`代表任意返回值和方法名,`(..)`表示任意参数。 2. 类切入点:指定特定类以应用额外功能,可以精确到类中的所有方法,或者只包含特定包的类。 3. 包切入点表达式:适用于整个包或包及其子包内的所有类和方法。
该文档介绍了Spring配置文件参数化的概念和步骤。目的是将经常需要修改的配置,如数据库连接参数,从主配置文件中分离到一个单独的`.properties`文件,以便于管理和维护。步骤包括创建小型配置文件(如`db.properties`),在`applicationContext.xml`中引入该文件,并使用`${key}`语法在Spring配置文件中引用这些参数。最终通过测试验证配置文件参数化的成功。
# Spring动态代理详解 本文探讨了Spring中的MethodBeforeAdvice和MethodInterceptor在动态代理中的应用和差异。MethodBeforeAdvice在方法执行前执行额外功能,而MethodInterceptor则可在方法执行前后或抛出异常时运行额外逻辑。MethodInterceptor还能影响原始方法的返回值。
Spring5深入浅出篇:Spring中的FactoryBean对象
这是一篇关于自动预约i茅台APP系统的介绍。该项目是一个开源系统,支持每日自动预约茅台,并且可以使用Docker一键部署。系统特性包括注册账号、添加用户、自动预约、选择预约门店、模拟位置等。提供了GitHub和B站上的视频教程,以及IDEA和Docker的启动指南。用户可以通过链接访问项目代码和文档,了解详细信息。