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  • Spring Boot中的 6 种API请求参数读取方式

    使用Spring Boot开发API的时候，读取请求参数是服务端编码中最基本的一项操作，Spring Boot中也提供了多种机制来满足不同的API设计要求。

    欢马劈雪
    Spring， Boot， API， 请求参数， 读取方式

  • 腾讯一念LLM新版本发布：硬刚核心调度，满血版DeepSeek吞吐提升48%

    在业务数据的测试集（总共512条，平均输入1812 tokens，输出978 tokens）上，我们经过理论推算，如果两台H20（16卡）部署fp8满血版Deepseek，吞吐的保守上限是18000+ tokens/s。在2月底，开源vllm/sglang的吞吐1400 tokens/s和2200 tokens/s，存在巨大的优化空间。经过4个月的快速迭代后，vllm/sglang最新版都上升到6100 tokens/s左右。

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    腾讯， 一念， LM， DeepSeek， 吞吐

  • 基于 Spring AI 的 MCP 客户端/服务端架构指南

    随着人工智能技术的爆发式增长，企业级应用对AI大模型的分析、推理、生成等能力需求日益迫切。然而，传统模型面临“数据孤岛”困境：大量关键业务数据分散在本地系统、专有数据库或第三方服务中，难以通过简单的提示词直接注入模型，导致模型理解受限、决策质量不足。更严峻的是，对于涉及隐私或合规要求的数据（如企业财务信息、医疗记录等），直接暴露给云端模型存在显著安全风险。如何打破数据壁垒，同时确保敏感信息的安全可控，成为AI落地的核心挑战。

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    Spring， AI， MCP， 客户端， 服务端， 架构， 指南

  • 从原理到实践：万字长文深入浅出教你优雅开发复杂AI Agent

    最近，大家都在讨论MCP（Model Context Protocol），它通过标准化协议，实现了工具和AI应用的解耦，推动了AI Agent应用研发范式的转变。尽管MCP非常有价值，但它并非万能。一个"聪明的"AI Agent不仅仅依赖于MCP。MCP主要解决了工具调用、Prompt模板、资源访问等标准化问题，但对于AI Agent的工具选择、任务规划、多Agent协同等核心挑战，仍存在局限，并在实际复杂应用场景中暴露出一些不足。

    欢马劈雪
    AI， Agent

  • 从零开始200行python代码实现LLM

    大语言模型（LLM）很火，讨论的文章铺天盖地，但对于没有机器学习背景的人来说，看多了只是粗浅了解了一堆概念，疑惑只增不减。

    欢马劈雪
    python， 代码， 实现， LLM

  • Spring Boot 4.0.0新特性：JSpecify注解，让Null更安全

    Spring Boot 4.0.0 版本引入了基于 JSpecify 注解的 Null 安全改进，这一举措无疑为 Java 开发者带来了福音。它就像是为代码穿上了一层坚固的 “铠甲”，能够在编译阶段就发现潜在的 Null 指针风险，提前预警，避免在运行时出现令人头疼的 NPE，从而大大提升了代码的质量和可靠性 ，让开发者能够更加专注于业务逻辑的实现，而无需在 Null 检查上花费过多的精力。

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    Spring， Boot， 4.0.0， 新特性， JSpecify， 注解， Null， 安全

  • Spring Boot 启动优化实践

    随着业务的发展，笔者项目对应的Spring Boot工程的依赖越来越多。随着依赖数量的增长，Spring 容器需要加载更多组件、解析复杂依赖并执行自动装配，导致项目启动时间显著增长。在日常开发或测试过程中，一旦因为配置变更或者其他热部署不生效的变更时，项目重启就需要等待很长的时间影响代码的交付。加快Spring项目的启动可以更好的投入项目中，提升开发效率。

    欢马劈雪
    Spring， Boot， 启动， 优化， 实践

  • Agent/RAG黑科技的人话说明书+通关路线图

    你肯定遇到过那些场面：你的AI助手自信满满地告诉你“北京在长江以南”，或者信誓旦旦地说“牛顿发明了电灯泡”，是不是让人啼笑皆非？这些就是所谓的“幻觉”——就像你有一个知识渊博但偶尔会“异想天开”的朋友。唉，这就是我诞生之前的AI常态。

    欢马劈雪
    Agent， RAG， 黑科技， 人话， 说明书， 通关路线图

  • 面向多工具任务调度的两种路径：MCP vs Agent + Function call

    本文围绕大语言模型（LLMs）智能应用中的工具与数据接入问题，系统介绍了两种主流方案：基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP（Model Context Protocol）的标准化接入框架。通过梳理各自的工作原理、应用流程及典型实践，分析了不同场景下的适用性选择。同时，结合实际部署经验，探讨了两种模式在未来智能系统演进中的协同融合方向。

    欢马劈雪
    MCP， Agent， Function， call

  • MCP客户端调用看这一篇就够了（Java版）

    MCP协议的初衷是希望能将大模型的工具调用来做统一，对于 MCP 的原理介绍的文章已经随处可见，相信大家都有自己的见解，这里简单介绍一些没有MCP之前的痛点问题，帮助大家理解为何需要MCP。

    欢马劈雪
    Java， MCP， 客户端， 调用

  • Spring Boot 4.0.0新特性：简化版BeanRegistrar，开启便捷Bean注入新时代

    在 Spring 框架的体系中，Bean 注入是极为关键的核心功能，它是依赖注入（Dependency Injection，简称 DI）原则的一种具体实现方式。从本质上来说，Bean 注入指的是 Spring 容器在运行期间，能够自动将某个对象所依赖的其他对象，精准地注入到该对象当中 。

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    Spring， Boot， 4.0.0， 新特性， 简化版， BeanRegistrar， Bean注入

  • Spring Boot 4.0.0新特性：@ImportHttpServices深度剖析

    Spring Boot 作为 Java 开发领域中广受欢迎的框架，一直以来都致力于简化和加速应用程序的开发过程。而 Spring Boot 4.0.0 的发布，无疑是 Java 开发社区的一个重要里程碑，它带来了众多令人振奋的新特性和显著的改进，进一步巩固了 Spring Boot 在现代化应用开发中的领先地位。

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    Spring， Boot， 4.0.0， 新特性， @ImportHttpServices， 深度剖析

  • 3个开源大模型免费部署方案

    免费且方便的模型部署方案，市面上有ollama，VLLM，SGLang，个人感觉已经被这三方进行了瓜分，从使用上感觉确实好用。从其特点和应用场景进行分析。

    欢马劈雪

  • JDK从8升级到21的问题集

    JDK从8升级到21的问题集

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    JDK8， 升级， JDK21， 问题

  • 微服务Token鉴权设计的几种方案

    刚开始接触微服务时网上给的方案大都数是通过透传Token做鉴权，但我认为这种方式不是很妥当。

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    微服务， Token， 鉴权设计， 方案

  • Spring Boot 四大核心之 starter——自定义 starter

    starter的命名有一种习惯，官方的starter一般都是spring-boot-starter-xxx，而我们自定义的starter一般都是xxx-spring-boot-starter。

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    Spring， Boot， 核心， 自定义， starter

  • Spring Boot 4 震撼发布！诸多特性一览！

    今日在闲逛Spring Boot官方网站时，偶然发现继Spring Boot3.5.0版本GA之后，出现了4.0.0-SNAPSHOT版本。这意味着Spring Boot 4.0版本已经开始问世了。今天就一起来聊聊关于Spring Boot4的新版本变更。

    欢马劈雪
    Spring， Boot， 4

  • Spring Boot 4.0.0-SNAPSHOT 已发布预览版,建立在 Spring Framework 7.0 之上,最低 Java 17，兼容至 Java 25，推荐 Java 21

    在 2025 年 5 月底，Spring 团队正式推出了 Spring Boot 4 的预览版，为开发者提供了抢先体验这一全新里程碑版本的机会。Spring Boot 4 构建于与之配套的 Spring Framework 7.0 之上，保持与现代化 Java 生态的高度兼容性：最低要求 Java 17，并向前兼容到即将发布的 Java 25，同时推荐使用 Java 21 以获得更佳的开发体验与长期支持。本文将对 Spring Boot 4 的发布背景、JDK 要求、核心新特性、示例代码以及迁移要点进行超详细的技术解析，为读者全面剖析这一版本的亮点与应用方式。

    欢马劈雪
    Spring， Boot， 4.0.0， Java， 21

  • Java中30个代码优化技巧

    不知道你有没有拼接过字符串，特别是那种有多个参数，字符串比较长的情况。

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    Java， 代码， 优化， 技巧

  • MCP技术浪潮中的Agent应用开发新范式

    MCP （Model Context Protocol，模型上下文协议）是一个标准化协议，定义了应用程序和 AI 模型之间交换上下文信息的方式。这使得开发者能够以一致的方式将各种数据源、工具和功能连接到 AI 模型（一个中间协议层），就像 USB-C 让不同设备能够通过相同的接口连接一样。MCP 的目标是创建一个通用标准，使 AI 应用程序的开发和集成变得更加简单和统一。

    欢马劈雪
    MCP， Agent， 应用开发
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