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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
包含@Configuration、@EnableAutoConfiguration、@ComponentScan通常用在主类上；
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。
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。
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。
近期 OpenAI 发布了《A Practical Guide to Building Agents》电子书[1]，随后 Langchain 负责人驳斥了电子书中的一些观点，在官方博客发布了《How to think about agent frameworks》[2]。在一次夜聊中，受到同事亦盏的启发：新兴技术领域往往会经历事实标准的争夺，是模型往上，还是编排框架向下，时间才能给出答案，但作为行业从业者，不妨从中举一反三，甄别对自己有价值的信息。
自 2024 年 5 月 13 日 OpenAI 发布 GPT-4o 以来，短短一年不到，接连推出了 GPT-4o、4o-mini、o1、GPT-4.5、o3、o4-mini、o4-mini-high、GPT-4.1 等众多型号各异的模型，虽然命名复杂（混乱），却也各具特色。技术达人 TheAIGRID 针对这些模型的功能与特点进行了详细剖析，帮助大家全面了解它们的使用方法和适用场景。
Redis作为一款高性能的缓存数据库，为许多应用提供了快速的数据访问和存储能力。然而，在使用Redis时，我们不可避免地会面对一些常见的问题，如缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿。
前不久，我们发布了推理模型通义千问QwQ-32B，在 LiveBench 榜单上取得了开源模型的最佳成绩。在针对模型的 Agent 能力的 BFCL评测中，千问 QwQ-32B 模型在工具调用准确率、复杂参数解析等核心指标上均有不凡表现，展现出领先的函数调用与多步骤推理能力。
在科技飞速发展的当下，AI 已不再是一个遥远的概念，而是如汹涌浪潮般席卷而来，深刻地改变着我们的生活与工作方式。从智能语音助手到自动化生产流程，从医疗诊断辅助到金融风险预测，AI 的身影无处不在。
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 提出并于 2024 年 11 月开源的一种通信协议，旨在解决大型语言模型（LLM）与外部数据源及工具之间无缝集成的需求。它通过标准化 AI 系统与数据源的交互方式，帮助模型获取更丰富的上下文信息，从而生成更准确、更相关的响应。
Binlog（二进制日志）记录了数据的更改操作，具有极为重要的作用，可用于数据恢复、数据复制和审计。然而，当用户在使用MySQL时，如果写入业务量过大，可能会导致磁盘空间和网络带宽的过度使用。 为了应对这一情况，MySQL 8.0.20版本推出了基于zstd压缩算法的binlog压缩功能。
4月30日上午消息，小米开源首个为推理（Reasoning）而生的大模型‘Xiaomi MiMo’，联动预训练到后训练，全面提升推理能力。
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