基于单个开源小模型的工具调用Agent，由于模型容量和预训练能力获取的限制，无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
在日常的开发工作中，为了程序的健壮性，大部分方法都需要进行入参数据校验。本文围绕作者如何优雅的进行参数校验展开讨论。
本文中我们分析了 什么 是 “流”，对比了 Java 上几种常见的 “流”库，引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性，共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK，更好的赋能业务。
本文主要以一个Java工程师视角，阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架（类比AI的操作系统）。
在即将发布的PolarDB-X 5.4.14版本中，我们将基于OSS存储服务，推出冷热数据分离存储这一新功能。在这一功能的基础上，您可以便捷地将冷数据从源表中剥离出来，归档至更低成本的OSS中，形成一张归档表；归档表支持高效的主键与索引点查、复杂分析型查询，满足高可用、MySQL兼容性和任意时间点闪回等特性。您可以像访问MySQL表一样来访问归档表，也可以用开源大数据产品接入OSS的归档数据。
内容管理系统是很常见的一种web应用场景，可以用到个人独立站，企业官网展示等场景，具有很高的实用价值，一个标准的内容管理系统主要由三个部分组成 主站展示部分、后台管理系统、API接口服务，本系列文章会以一个已有内容管理系统的Serverless架构重构展开，介绍改造的基本思路，改造细节，以及性能优化业务可观测设计等。涉及大家关心的Serverless生产遇到的一些问题，比如数据库、日志、动静态分离、调试、维护、灰度方案等。最真实的展现Serverless架构的实施落地细节。
很多平台类应用或系统（如电商CRM平台、仓库订单平台等等），它们的服务模型是围绕用户维度（这里的用户维度可以是一个卖家或品牌，可以是一个仓库，等等）展开的。因此，这类型的平台业务，为了支持业务系统的水平扩展性，业务的数据库通常是按用户维度进行水平切分。
本篇文章目标学习如何快速在任意字段组合条件输入搜索到满足条件的数据.
