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。
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。
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！
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”。
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。
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。
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。
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