通义灵码是阿里云推出的一款基于通义大模型的智能编程助手，支持Java、Python、Go等主流语言，并深度适配VSCode、JetBrains等开发环境。其核心功能包括自然语言转代码、跨文件上下文理解、行级/函数级实时补全、自动生成单元测试及性能优化建议等。此外，还提供知识问答引擎、文档智能生成和研发大数据分析等进阶功能，助力开发者提升效率。通过重构生产关系，将重复劳动转化为创造性工作，使技术债务可视化，推动人机协同编程新时代的到来。

覆盖索引是指只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据 , 因为无需回表查询效率更高 实现覆盖索引的常见方法是：将被查询的字段，建立到联合索引里去。 执行如下查询语句 : select name,age from user where name='Alice' 因为要查询 name和 age二个字段 , 那么我们可以建立组合索引 create index index_name_age on user(name,age) 那么索引存储结构如下 : 这种情况下, 执行select name,age from user where name='Alice' , 会先根据name='Ali

Map接口和Collection接口是所有集合框架的父接口： 1. Collection接口的子接口包括：Set接口和List接口 2. Map接口的实现类主要有：HashMap、TreeMap、Hashtable、ConcurrentHashMap以及 Properties等 3. Set接口的实现类主要有：HashSet、TreeSet、LinkedHashSet等 4. List接口的实现类主要有：ArrayList、LinkedList、Stack以及Vector等

本文聚焦通义灵码在项目开发中的应用，详细介绍以IntelliJ IDEA 2024.3为平台，安装通义灵码插件的步骤，为后续开发筑牢基础。以开发英语单词默写考试应用为例，阐述从新建Spring Boot项目、配置相关参数与依赖，到借助通义灵码输入精确提示词进行项目代码生成的完整流程。在开发过程中，提示词经过十余次调整，优化为涵盖项目概况、功能明细及优化要求的结构，如同与开发人员深度沟通协作，确保项目满足预期。项目成功启动并完成测试，展现通义灵码的强大助力。文章最后指出，掌握AI工具的人将在竞争中占据优势，AI如同工业革命时期的新生产工具，并非取代人类，而是推动工作效率提升与行业变革。

通义灵码， 作为国内首个 AI 程序员，从最开始的内测到公测，再到通义灵码正式发布第一时间使用，再到后来使用企业定制版的通义灵码，再再再到现在通义灵码2.0，我可以说“用着”通义灵码成长的为数不多的程序员之一了吧。咱闲言少叙，直奔主题！今天，我会聊一聊通义灵码的新功能和通义灵码2.0与1.0的体验感。

git解决冲突合并

在AI智能体时代，零基础也能通过阿里云生态学习开发与操盘技能。本文从教育与产业双视角，解析“智能体IP操盘手”的成长路径，揭示如何借助大模型与低门槛工具，实现从学习到商业化的跃迁。

本文介绍了如何使用灵码IDE将一个简单的CS架构项目重构为BS架构，涉及项目依赖修改、功能迁移、自动开发Web页面等内容，验证了灵码在复杂开发任务中的能力。尽管界面美观度不足，但核心功能已实现。

通义灵码 2.0 是强大的 AI 编程工具，助力开发者从“调参侠”进阶为“架构师”。它支持跨语言开发、智能单元测试生成和图生代码等功能，显著提升开发效率。新增 QwQ 模型具备“代码脑补”能力，可推荐性能优化策略。尽管功能强大，但仍需注意环境隔离与代码审查，避免过度依赖。通义灵码 2.0 不仅是工具，更是开发者的“外接大脑”，帮助应对全栈开发挑战。

通义灵码 AI IDE 重磅上线，开启智能编程新纪元！无需插件，开箱即用，依托通义千问大模型，实现高效、智能的编程体验。支持 MCP 工具链，可快速调用多种服务（如12306余票查询、高德地图标注等），大幅提升开发效率。结合 Qwen3 强大的 Agent 能力，开发者可通过自然语言快速构建功能，如智能选票系统、地图可视化页面等。行间代码预测、AI 规则定制、记忆能力等功能，让 AI 更懂你的编码习惯。Lingma IDE 不仅是工具，更是开发者身边的智能助手，助力 AI 编程落地实践。立即下载体验，感受未来编程的魅力！

通义灵码IDE助力高效开发，告别传统Axure原型图的繁琐沟通。通过该工具可直接生成高保真产品原型与前端页面，大幅提升客户确认效率及满意度。现已将相关演示发布至B站（https://www.bilibili.com/video/BV18qT7ziEb7/?vd_source=dc6a6864c895818db6ce4170d50b3557），欢迎体验！用直观操作代替反复说明，让交付更流畅。

该HIS系统基于云端部署，采用B/S架构与SaaS模式，专为二级医院设计，快速交付且易于维护。系统融合HIS与EMR，涵盖患者、费用、医嘱、电子病历等核心业务，形成一体化医护工作站。分为基层卫生健康云综合管理系统（供运营商、开发商和监管机构使用）和业务系统（支撑医院运转）。技术上使用Angular、Java、Spring系列框架、MySQL、Redis等。功能模块包括一卡通管理、划价收费、医生工作站、药房药库管理、出入院管理、护士站系统、治疗室管理、财务查询统计及后台维护系统，全面支持医院信息化运作。

最近体验了通义灵码的新功能，尤其是新增的智能体模式，让AI编程助手跃升新高度。它支持自主决策、环境感知和工具利用，可从零开发应用。例如创建Spring Boot项目，只需描述需求，它便生成所需文件并提供启动建议。集成MCP工具后，能调用2400多个服务，快速定位配置文件。更新还增强了记忆能力，根据用户习惯优化响应，加入Qwen3模型提升复杂任务处理效率。此外，上下文支持工程目录和多文件选择，进一步提高重构效率。对于开发者来说，这是一次极具吸引力的升级。

在 2.0 阶段，我们目标是实现面向任务的协同编码模式，人的主要职责转变为任务的下发、干预以及最后结果的审查。在这个过程中，人的实际工作量开始减轻，AI 工作的占比显著提升。目前的 2.0 版本是我们最近上线的。

首先两者都是用的是B+树索引，但二者的实现方式不同。 对于主键索引，InnoDB中叶子节点保存了完整的数据记录，而MyISAM中索引文件与数据文件是分离的，叶子节点上的索引文件仅保存了数据记录的地址. 对于辅助索引，InnoDB中辅助索引会对主键进行存储，查找时，先通过辅助索引的B+树在叶子节点获取对应的主键，然后使用主键在主索引B+树上检索操作，最终得到行数据；MyISAM中要求主索引是唯一的，而辅助索引可以是重复的，主索引与辅助索引没有任何区别，因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址

1. 主从复制集群 : 读写分离, 一主多从 , 解决高并发读的问题 2. 哨兵集群 : 主从集群的结构之上 , 加入了哨兵用于监控集群状态 , 主节点出现故障, 执行主从切换 , 解决高可用问题 3. Cluster分片集群 : 多主多从 , 解决高并发写的问题, 以及海量数据存储问题 , 每个主节点存储一部分集群数据

使用 entrySet 遍历 Map 类集合 KV

基于AI的程序员工具能自动分析并修复编译、调试错误。例如在Vite项目中遇到“ReferenceError: loadEnv is not defined”时，AI可快速定位问题为loadEnv未正确定义或导入，并提供具体解决方案，如检查导入语句、函数定义、配置文件及依赖项版本，帮助开发者高效解决问题。此外，AI还支持一键替换和导入功能，减少代码编写量，提升开发效率。[了解更多](https://blog.csdn.net/qq_41589580/article/details/145779783)

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。

之前介绍过在IDEA中使用DeepSeek的方案，但是很多人表示还是用的不够爽，比如用CodeChat的方案，只支持V3版本，不支持带推理的R1。想要配置R1的话有特别的麻烦。那么，今天，给大家带来一个亲测有效，可使用DeepSeek R1，同时支持问答+AI程序员，无需配置，快速使用的方案。那就是借助阿里的通义灵码，通义灵码最近刚刚做了重大更新，新上线了模型选择功能。在支持Qwen的模型之外，还同时支持了DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 ，而且是满血版671B模型。

本文介绍了Spring Security与Spring Boot的整合步骤：引入依赖、启动验证及登录测试。通过日志变化和自动跳转至login页面验证集成成功，使用默认用户名user和控制台生成的动态密码登录后，可访问受保护资源。完整代码见GitHub仓库Day01分支。