【Azure App Service】32位 Windows App Service 最大能使用多少内存？
本文详解Windows Azure Web App（32位）内存限制问题：阐明32位进程理论上限4GB、默认用户态仅2GB；对比In-Process（共享w3wp.exe，约2GB）与Out-of-Process（独立dotnet.exe，近4GB）模式的内存差异；解析Sandbox限制（物理内存×75%）、多虚拟目录影响及SCM进程计入规则，并提供Portal、Kudu、App Insights三大监控方案。（239字）
基础AI能力科普：Java生态中的智能落地方式
在AI普及时代，基础AI能力正成为企业系统标配。JBoltAI作为Java生态的AI开发框架，无缝整合文档处理、Text2SQL/JSON、多模态交互、流式对话与数据可视化等实用能力，无需重构技术栈即可赋能业务，让智能真正落地。
从能力整合到价值落地：Java企业的AI中台建设实践路径
本文探讨Java企业AI转型路径，提出构建分层AI中台——整合模型接入、知识库训练、服务编排与业务落地能力，推动AI从“AIGC内容生成”迈向“AIGS服务生成”。通过能力组合范式，实现智能问答、AI Agent等场景快速落地，助力Java团队低门槛、高效率完成智能化升级。（239字）
《Render Graph与光追API融合应用指南》
本文围绕共享Render Graph与统一光线追踪API展开，探究其重构URP与HDRP协同生态、缩小二者差距的核心逻辑与实践路径。文章从渲染资源语义映射、光照计算范式归一、场景描述体系统一、着色器生态协同演进四大维度，解析两大管线在资源管理、光照表现、场景适配、材质渲染上的能力对齐方法，同时阐释该技术体系如何构建渲染管线弹性演进模式，实现URP轻量化与HDRP高清化的双向赋能，为跨管线渲染开发提供体系化技术参考，推动渲染领域实现性能与品质的动态平衡。
当AI深植企业生产：Java凭何成为落地关键？
本文探讨Java如何成为企业级AI落地的核心载体，分析其在稳定性、类型安全、生态整合与高并发能力上的独特优势，并指出大模型集成、框架缺失与人才转型等现实痛点。以JBoltAI框架为例，介绍其分层架构、开箱即用的AI能力及渐进式赋能路径，助力Java企业高效实现AI与业务深度融合。（239字）
Java大模型开发实践：框架赋能与核心落地要点
JBoltAI是面向Java企业的轻量级大模型开发框架，基于SpringBoot构建，提供统一API、RAG知识库、资源池化管理及插件化扩展能力，支持多模型/向量库兼容与私有化部署，显著降低AI集成门槛，助力高效工程化落地。（239字）
