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欢马劈雪

  • LLM学习笔记

    当我们开始一个LLM聊天对话，输入问题时，实际上大模型托管服务有内置的上下文信息，在我们输入信息，按下发送按钮时，大模型收到的是内置上下文 + 系统服务Prompt + 用户输入信息。

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    LLM， 学习， 笔记

  • 浅入浅出详解生成式 AI

    “智能”是一个广泛而复杂的概念，其定义和应用范围随着技术、科学和社会的发展不断演变。在当前的语境下，“智能”通常与人工智能（AI）相关联，指的是通过机器模拟人类智能行为的能力，包括感知、学习、推理、决策等能力。

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    浅入浅出， 生成式， AI

  • IDEA2025.1来了，全新 AI 能力辅助你更快编写代码

    作为一个重度JetBrains工具用户，每次IDE更新都让我既期待又忐忑。期待新功能带来的效率提升，忐忑是担心习惯的工作流被打乱。但这次2025.1的更新，真的让我眼前一亮！特别是AI方面的全面升级。废话不多说，直接上干货，分享我的第一手体验。

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    IDEA20， Junie， agent， 辅助

  • 腾讯 CodeBuddy 杀入 AI 编程赛道，能否撼动海外工具霸主地位？

    在 AI 编程助手领域，海外的 Cursor等工具风头正劲，如今腾讯带着 CodeBuddy 隆重登场，国产 AI 编程助手能否借其之力崛起？让我们一探究竟。

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    腾讯， CodeBuddy， AI， 编程

  • 谈谈Spring与字节码生成技术

    Java程序员几乎都了解Spring。 它的IoC（依赖反转）和AOP（面向切面编程）功能非常强大、易用。而它背后的字节码生成技术（在运行时，根据需要修改和生成Java字节码的技术）就是一项重要的支撑技术。Java字节码能够在JVM（Java虚拟机）上解释执行，或即时编译执行。其实，除了Java，JVM上的Groovy、Kotlin、Closure、Scala等很多语言，也都需要生成字节码。另外，playscript也可以生成字节码，从而在JVM上高效地运行！

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    Spring， 字节码， 生成

  • Redis 缓存设计+高并发实战

    你肯定听过这句话：“缓存用得好，升职加薪早”。作为DBA，MySQL、Oracle玩得溜，但Redis才是高并发场景下的“扛把子”。

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    Redis， 缓存设计， 高并发实战

  • 注意力（Attention）机制详解（附代码）

    Attention机制是深度学习中的一种技术，特别是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉领域中得到了广泛的应用。它的核心思想是模仿人类的注意力机制，即人类在处理信息时会集中注意力在某些关键部分上，而忽略其他不那么重要的信息。在机器学习模型中，这可以帮助模型更好地捕捉到输入数据中的关键信息。

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    注意力， Attention， 机制， 详解， 代码

  • 使用 record 类写简洁的 Spring Boot 代码

    Spring Boot 3 的最低版本要求已经是 Java 17 了，有不少的新特性可以使用。Java 16 后新增的 record 类可以用来大幅简化代码。

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    record， 简洁， Spring， 代码

  • Spring Boot拦截器详解

    拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）类似，是面向切面编程的一种具体实现。你可以使用拦截器执行某些任务，比如在控制器处理请求前记录日志、更新配置等。在 Spring 中，当请求发送到控制器时，在被控制器处理之前，它必须经过拦截器。

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    Spring， Boot， 拦截器

  • Spring Boot 接口防刷安全策略详解

    在应对接口被刷的问题时，业界已经形成了多种行之有效的策略，每种策略都有其独特的原理和适用场景。下面将详细介绍几种常见的接口防刷策略。

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    Spring， Boot， 接口， 防刷， 安全， 策略， 详解

  • 动手实现最简单的TinyAgent

    在ChatGPT横空出世，夺走Bert的桂冠之后，大模型愈发的火热，国内各种模型层出不穷，史称“百模大战”。大模型的能力是毋庸置疑的，但大模型在一些实时的问题上，或是某些专有领域的问题上，可能会显得有些力不从心。因此，我们需要一些工具来为大模型赋能，给大模型一个抓手，让大模型和现实世界发生的事情对齐颗粒度，这样我们就获得了一个更好的用的大模型。

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    TinyAgent

  • 字节把 Coze 核心开源了！可视化工作流引擎 FlowGram 上线，AI 赋能可视化流程！

    字节跳动（ByteDance）近期开源了其基于节点的流程构建引擎：FlowGram。而且也是在飞书工作流、扣子自动化等产品中使用的核心可视化流程引擎。

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    字节， Coze， 核心， 开源， 可视化， 工作流引擎， FlowGram， 上线， AI， 赋能

  • Java并发 Synchronized 的实现原理

    在刚开始学习 Java 并发编程的过程中，一遇到多线程，我们就会使用 synchronized 关键字。在 JDK1.5 之前，Synchronized 是一个重量级锁，效率不尽如人意。JDK1.6 对 Synchronized 锁进行了升级优化，引入了偏向锁和轻量级锁，提高了获取锁和释放锁的效率。下面我们来看一看 Synchronized 的底层实现原理吧。

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    Java并发， Synchronized， 实现， 原理

  • Elasticsearch 最佳生产实践

    Elasticsearch是一个底层基于Lucene的全文搜索和分析引擎，支持近乎实时地存储、搜索和分析大量数据的能力，最常用于网站搜索、日志搜索、数据分析等场景。

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    Elasticsearch， 实践

  • 攻克慢SQL：24小时解决30条慢SQL的实现方法

    数据库查询的物理 I/O 和内存消耗与扫描的数据量正相关。通过索引、分区等手段缩小扫描范围，可直接降低磁盘读取和内存占用。

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    慢SQL

  • 详解 Java Class

    我当时是跟着网络上的培训班视频自学的，视频里的老师说：类是对现实事物的抽象，而Class是对类的抽象。这句话对于刚开始学习Java的人来说，无异于天书。我当时的理解是：根据类，可以创建对象，所以类是比对象更高一级的抽象。如果要对类进一步抽象，它应该是什么形式呢？我无法想象。在我的认知里，Java除了类还是类，类层级的抽象似乎已经到尽头了。

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    详解， Java， Class

  • Spring Boot中必须掌握的45个注解

    包含@Configuration、@EnableAutoConfiguration、@ComponentScan通常用在主类上；

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    Spring， Boot， 注解

  • 使用 Spring AI 实现 MCP 服务并与 Qwen 集成使用

    MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种开放协议，旨在实现 大型语言模型（LLM） 应用与外部数据源、工具和服务之间的无缝集成，类似于网络中的 HTTP 协议或邮件中的 SMTP 协议。

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    Spring， AI， MCP服务， Qwen， 集成

  • Qwen-3在实际场景应用分析

    Qwen3-235B-A22B和Deepseek-R1、Deepseek-V3-0324在大多数场景下的表现互有高低。坦白说，就个人体验而言，Qwen3-235B-A22B确实没给到我很惊喜、很厉害的感觉，在大多数情况下，个人感觉Qwen3-235B-A22B不如Deepseek-R1、Deepseek-V3-0324。就文字工作、生成长文本场景来说，我个人更喜欢用Deepseek-V3-0324，感觉就是参数量越大生成质量越高。

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    Qwen-3， 场景， 应用， 分析

  • Elasticsearch索引分片的数量及大小分配策略

    Shard即数据分片，是ES的数据载体。在ES中数据分为primary shard（主分片）和replica shard（副本分片），每一个primary承载单个索引的一部分数据，分布于各个节点，replica为某个primary的副本，即备份。

    欢马劈雪
    Elasticsearch， 索引， 分片， 数量， 大小， 分配， 策略
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个人简介

  1. 欢马劈雪

  2. 纵马驰骋迎雪而行

  3. 获得 155939 积分

  4. https://nowjava.com/creator/10001

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