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0 确认问题（现象）：接口响应时间飙升某接口平时响应时间平均在200ms，但是最近飙升到600ms。1 自顶向下，排除法1.1 系统层（监控）：查看 CPU, TCP 连接, 网卡, Load 等查看监控指标，cpu、tcp连接、网卡、load一切正常1.2 应用运行时层（GC、内存）分析gc日志：查看 Full GC 情况2017-01-25T11:02:21.939+0800: 71437.9
你通常会在 Martin Fowler 的博客上撰写文章，提供生成式 AI 领域的最新发展动态。那么，让我们先来说说有什么新动态，因为在我看来，生成式 AI 领域的更新速度甚至比 JavaScript 库还要快。我们才眨了一下眼，可能在那段时间里生成式 AI 领域就出现了两个新工具。啥是新的呢？这几乎是现在经常被问到的问题，即使我目前全职负责跟踪这个领域，我也不可能掌握所有的东西，对吧？所以，如果
0 前言Sentinel提供：@SentinelResource 定义资源AspectJ 的扩展用于自动定义资源、处理 BlockException 等1 导依赖想用Sentinel Annotation AspectJ Extension：<dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <a
1 规则Sentinel 追求开发者只需关注资源的定义，当资源定义成功后，可动态增加各种流控降级规则。Sentinel 提供两种方式修改规则：API 直接修改 (loadRules)通过 DataSource 适配不同数据源修改手动 API 修改较直观，可通过以下 API 修改不同规则：// 修改流控规则 FlowRuleManager.loadRules(List<FlowRule>
本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！? 魔都架构师 | 全网30W技术追随者? 大厂分布式系统/数据中台实战专家? 主导交易系统百万级流量调优 & 车联网平台架构? AIGC应用开发先行者 | 区块链落地实践者? 以技术驱动创新，我们的征途是改变世界！? 实战干货：编程严选网AI智能体（AI agents）正成为下一波关键的人工智能发展趋势。在经历了两年多的
你是不是经常要手动整理一大堆杂乱的数据？ ? 比如处理制表符分隔的数据、杂乱的日志，或者没有结构的 SQL 数据。与其浪费时间一行行修改，不如用 IntelliJ 的正则表达式查找和替换功能，几秒钟就能搞定。本教程会教你如何用 IntelliJ 的正则功能，把 制表符分隔的数据 转换成 SQL 格式，原本又慢又痛苦的操作，变成 一键搞定的轻松事。 ?1 ⏳ 问题：手动整理数据太麻烦假设你手上有这么
本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！? 魔都架构师 | 全网30W技术追随者? 大厂分布式系统/数据中台实战专家? 主导交易系统百万级流量调优 & 车联网平台架构? AIGC应用开发先行者 | 区块链落地实践者? 以技术驱动创新，我们的征途是改变世界！? 实战干货：编程严选网安装Homebrew/bin/bash -c "$(curl -fsSL https
0 前言LangChain4j 支持模型上下文协议（MCP），用于与符合 MCP 标准的服务器通信，从而调用并执行工具。该协议支持两种通信方式，LangChain4j 均已支持：HTTP 模式：客户端通过 SSE 通道接收服务端事件，并通过 HTTP POST 请求发指令stdio 模式：客户端可将 MCP 服务器作为本地子进程运行，并通过标准输入/输出与其通信想让聊天模型或 AI 服务使用 MC
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背景在如今生成式 AI 变革的时代浪潮下，大语言模型（LLM）已经深刻影响了信息处理。信息的提取和处理工作已从原来匹配规则或依靠人工操作，转变为可以由 LLM 对文本数据进行处理，同时也可以通过构建训练数据集对模型进行微调来进一步提升大语言模型对下游特定任务的准确性。这一变化的原因在于：LLM 拥有大量预训练的知识背景，以及超强的语义理解能力，可以精确匹配文本中的信息，进行信息抓取和组织。LLM
开发团队实践指南人工智能正在改变各行各业，软件开发也不例外。从自动生成代码到智能调试，AI 正在重新定义开发人员编写和维护代码的方式。在众多 AI 工具中，GitHub Copilot 无疑是最热门、最受关注的解决方案之一。但它是否真的提升了生产力，还是反而带来了更多的负担？真实的 Copilot 实验当我们第一次将 GitHub Copilot 引入团队时，有两个主要问题摆在面前：它真的能让我们
弹性在任何工作负载的开发中都扮演着关键角色，而生成式AI工作负载也不例外。从弹性的角度来设计生成式 AI 工作负载时有一些独特的考虑因素。理解并优先考虑弹性对于生成式 AI 工作负载来满足组织的可用性和业务连续性要求至关重要。在这篇文章中，我们讨论了生成式AI工作负载的不同技术栈以及应该考虑的因素。全栈生成式 AI尽管围绕生成式 AI 的很多兴奋点都集中在模型上，但一个完整的解决方案涉及来自多个领
1. Git LFS 简介功能Git LFS 将大型文件（如音频样本、视频、数据集和图形）替换为 Git 中的文本指针，同时将文件内容存储在远程服务器（如 GitHub.com 或 GitHub Enterprise）上。优势大文件版本控制：即使是 GB 级别的大文件也可以通过 Git 进行版本控制。更多仓库空间：通过外部文件存储，可以轻松保持仓库的可管理大小。更快的克隆和拉取：由于下载数据量减少
1 回归本源：为什么需要 @ConfigurationProperties？在早期或简单的 Spring 应用中，习惯 @Value("${property.key}") 注入单个配置项。随应用规模扩大和配置项增多，这种方式弊端逐渐显现：类型不安全：@Value 主要处理字符串，复杂类型转换容易出错或需要手动处理配置分散：相关的配置项可能散落在代码的各个角落，难以管理和理解重构困难：属性键是硬编码
一. 前言提升客户服务效率与质量是企业永恒的追求目标。2024 年初，我们与客户（华宝新能）的产品、IT、客服团队共同探讨如何借助新兴的生成式 AI（Generative AI, GenAI）技术赋能客服团队，期望通过自动化总结和提炼现有知识库内容，高效应对产品咨询、故障处理等售前售后需求，提供智能响应。经过系统集成及知识库数据准备，一阶段方案于 2024 年中期顺利上线，客服团队工作效率显著提升
一、需求背景在农业现代化进程中，作物健康监测对于保障粮食安全和提高农业生产效率起着举足轻重的作用。马铃薯作为全球重要的粮食作物之一，其种植面积广泛，产量和质量直接关系到众多农户的生计以及食品供应链的稳定。准确、快速地鉴别马铃薯叶片的健康状况，能够及时发现病害并采取相应防治措施，有效减少病害对产量的影响，降低农药使用量，促进农业可持续发展。然而，传统的人工鉴别马铃薯叶片健康状况的方式，不仅耗费大量人
0 要点总结Meta发布 Llama 4 系列的首批模型，帮用户打造更个性化多模态体验Llama 4 Scout 是有 170 亿激活参数、16 个专家模块的模型，同类中全球最强多模态模型，性能超越以往所有 Llama 系列模型，能在一张 NVIDIA H100 GPU 上运行。该模型支持业界领先的 1000 万上下文窗口，在多个权威测试中表现优于 Gemma 3、Gemini 2.0 Flash
这个错误 ssl.SSLCertVerificationError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate 指出 Python 在尝试建立安全的 HTTPS 连接时，无法验证远程服务器（在此案例中是 GitHub 或 Hugging Fac
Google 近日发布了 Gemini 2.5 Pro，这款升级版 AI 模型在推理能力、代码生成和多模态处理方面表现更强。该模型在 LMArena（衡量 AI 回答质量的人类偏好基准）中排名第一，并在数学、科学和逻辑推理等任务上取得了优异成绩。此外，Gemini 2.5 Pro 具备 100 万 token 的上下文窗口，并计划扩展至 200 万 token。相较于前代版本，Gemini 2.5
DeepSeek-R1 会推理，GPT-4o 会看。能否让1 LLM既能看又能推理？DeepSeek-R1取得很大成功，但它有个问题——无法处理图像输入。1.1 DeepSeek模型发展自2024.12，DeepSeek已发布：DeepSeek-V3（2024.12）：视觉语言模型（VLM），支持图像和文本输入，类似 GPT-4oDeepSeek-R1（2025.1）：大规模推理模型（LRM），仅
1 你不需要写代码，只需要‘氛围感编程“我用了 2 小时做了一个 app。”“我 1 分钟内克隆了一个 Netflix。”整个社交媒体，尤其是某推，现在充斥这样的帖子。那么，这一切是谁带起来的？2 Karpathy 的推文如果说这话的是我，一个默默无闻的普通网友，你大可无视这条推文。但……但……但是，这可不是别人，而是 Andrej Karpathy 说的。他可是 特斯拉前 AI 负责人，也是 O
Java 24 版本拥有 20 多项涵盖了 Java 方方面面的新功能，包括新的 AI 和后量子密码功能，为开发人员提供了构建 AI 应用所需的工具。1 语言特性JEP 488: Primitive Types in Patterns, instanceof, and switch（第二预览版）— 通过使语言更加统一且更具表达能力，帮助开发人员提高 Java 编程的工作效率。此功能可帮助开发人员消
0 前言这个问题经常被问到。开发者通常先专注于让智能体正常运行，再关注速度和成本。优化过程，开发者常采取如下方法：找出延迟的来源优化用户体验，减少“感知”延迟减少 LLM 调用次数加快 LLM 调用速度并行执行 LLM 调用1 找出延迟的来源听起来简单，但优化方式完全取决于具体瓶颈。你的延迟主要来自：一次超长的 LLM 调用还是多个小调用累积的延迟在优化前，先弄清楚这问题很重要。LangSmith
1 构建⼈名分类器1.1 ⽬标了解有关⼈名分类问题和有关数据掌握使⽤ RNN 构建⼈名分类器实现过程1.2 ⼈名分类问题以⼀个⼈名为输⼊，使⽤模型帮助我们判断它最有可能是来⾃哪⼀个国家的⼈名，在某些国际化公司的业务中具有重要意义，在⽤户注册过程中 , 会根据⽤户填写的名字直接给他分配可能的国家或地区选项 , 以及该国家或地区的国旗 , 限制⼿机号码位数等。⼈名分类数据数据下载地址 : https:
1 简介GRU（Gated Recurrent Unit）也称门控循环单元结构，传统RNN的变体，同LSTM一样有效捕捉长序列之间的语义关联，缓解梯度消失或爆炸现象。但其结构和计算比LSTM更简单，核心结构可分两部分：更新门重置门2 内部结构2.1 示意图和计算公式2.2 更新门和重置门结构图：2.3 内部结构分析类似LSTM门控，先计算更新门和重置门的门值，分别是z(t)、r(t)，用X(t)与
1 简介长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）作为RNN的进阶架构，在序列建模领域具有里程碑意义。其核心突破在于通过智能门控系统，有效捕获跨越数百个时间步的语义关联，成功缓解了传统RNN存在的梯度消失/爆炸难题，在语音识别、金融预测等需要长程记忆的场景中表现卓越。结构更复杂，核心结构可分四部分：2 LSTM内部结构图结构解释图：2.1 遗忘门：智能记忆过滤器结构图和计算公式
1 啥是RNN模型？以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也以序列形式进行输出。一般单层神经网络结构：InputHiddenOutputRNN单层网络结构：以时间步对RNN进行展开后的单层网络结构：RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果，能作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出)对当下时间步的输出产生影响。2 R
1 回译增强的核心机理1.1 跨语言语义重构原理目前文本数据增强方面效果较好的增强方法。回译数据增强（Back-translation Augmentation）是基于神经机器翻译的文本再生技术，其核心运作流程包含三个关键阶段：语义编码阶段：源语言文本通过NMT模型编码为中间语义表示跨语言迁移阶段：语义表示解码为目标语言文本（建议选择阿尔巴尼亚语、斯瓦希里语等低资源语种）语义重构阶段：目标语言文本
1 特征工程的意义nlp任务中，原始文本经数值映射后形成的词向量序列，难充分表达语言深层语义特征。就需引入文本特征增强技术：语义信息补全：突破单词语义局限，捕获词序关联特征模型适配优化：构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升：通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景，单纯用词频特征可能导致"这个手机质量差得惊人"和"这个手机质量惊人地差"被判定为相同语义，此时b
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