能力说明:
精通JVM运行机制,包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数;能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题;能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序,使用并行Fork/Join框架;能过开发使用原始版本函数式接口的代码。
暂时未有相关云产品技术能力~
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大模型文件Docker镜像化部署技术详解
基于DeepSeek与RAG的智能天气预报系统架构设计与Java实现
在人工智能蓬勃发展的今天,Python凭借丰富的生态库(如TensorFlow、PyTorch)成为AI开发的首选语言。但Java作为企业级应用的基石,其在生产环境部署、性能优化和工程化方面的优势不容忽视。DJL(Deep Java Library)的出现完美填补了Java在深度学习领域的空白,它提供了一套统一的API,允许开发者无缝对接主流深度学习框架,将AI模型高效部署到Java生态中。本文将通过手写数字识别的完整流程,深入解析DJL框架的核心机制与应用实践。
随着大模型的升级迭代,现在越来越多的人都开始接入API接口了,尤其是JAVA的同学们,上一篇文章介绍了,从零搭建一个环境,用于调用openai的key,进行访问AI接口,进行一些对话的功能,本篇文章主要介绍生成图片的接口。希望可以帮助到正在学习spring.ai的同学一些参考。
随着大模型的越来越盛行,现在很多企业开始接入大模型的接口,今天我从java开发角度来写一个demo的示例,用于接入DeepSeek大模型,国内的大模型有很多的接入渠道,今天主要介绍下阿里云的百炼模型,因为这个模型是免费的,只要注册一个账户,就会免费送百万的token进行学习,今天就从一个简单的可以执行的示例开始进行介绍,希望可以分享给各位正在学习的同学们。
在大模型浪潮席卷而来的当下,人工智能正以前所未有的速度渗透进各行各业。对于开发者群体而言,这无疑是一场意义深远的变革。当下,缺乏AI相关应用开发经验或许尚可立足,但展望未来,一年之后,若仍在这一领域毫无建树,在职场上恐将举步维艰,面临求职困境。 对于AI领域的新手小白来说,急切需要解决两大关键问题:一是如何以最快捷的方式上手使用AI相关应用,快速踏入AI大门;二是怎样寻觅合适的业务场景,切实开展AI实践操作,积累宝贵经验。 值得庆幸的是,阿里云为广大开发者提供了丰富且优质的机会。在接下来的内容中,将深入剖析阿里云在AI领域的全方位布局,并详细介绍如何借助阿里云平台,实现云上调用满血版DeepS
在大模型不断更新迭代的当下,众多大厂纷纷推出自家的 AI 编码助手。其中,阿里云的通义灵码堪称市场上最为成熟的产品之一,紧随其后的则是腾讯的 AI 助手。在近期实际项目开发过程中,我使用了通义灵码助手,其最新版本展现出了令人惊叹的强大性能。在一些模块编码任务上,通义灵码表现尤为出色,生成的代码在命名规范性、易扩展性以及易读性方面,甚至超越了大多数普通程序员。通义灵码在生成代码时,不仅会考量设计模式,遵循重构原则,还具备强大的 bug 检测与修复能力,在单元测试方面同样表现优异。接下来,本文将通过一个小游戏的实例,对通义灵码的各项功能展开测试。
随着人工智能技术的飞速发展,AI Agent(智能体)作为人工智能领域的重要分支,正逐渐从概念走向现实,并在各行各业展现出巨大的应用潜力。在众多AI Agent产品中,Manus以其独特的技术优势和市场表现,有望成为该领域的标杆。作为资深AI工程师,本文将深入探讨Manus的背景知识、主要业务场景、底层原理、功能的优缺点,并尝试使用Java搭建一个属于自己的Manus助手,以期为AI Agent技术的发展和应用提供参考。
大语言模型(LLM)在过去几年中彻底改变了自然语言处理领域,展现了在理解和生成类人文本方面的卓越能力。然而,通用LLM的开箱即用性能并不总能满足特定的业务需求或领域要求。为了将LLM更好地应用于实际场景,开发出了多种LLM定制策略。本文将深入探讨RAG(Retrieval Augmented Generation)、Agent、微调(Fine-Tuning)等六种常见的大模型定制策略,并使用JAVA进行demo处理,以期为AI资深架构师提供实践指导。
在现代软件开发领域,微服务架构因其灵活性、可扩展性和模块化特性而受到广泛欢迎。微服务架构通过将大型应用程序拆分为多个小型、独立的服务,每个服务运行在其独立的进程中,服务与服务间通过轻量级通信机制(通常是HTTP API)进行通信。这种架构模式有助于提升系统的可维护性、可扩展性和开发效率。
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,越来越多的开发者开始探索如何将AI技术应用到实际业务场景中。Java作为一种强大的编程语言,不仅在企业级应用开发中占据重要地位,在AI领域也展现出了巨大的潜力。本文将通过模拟一个AI应用,从背景历史、业务场景、优缺点、底层原理等方面,介绍如何使用Java结合机器学习技术来打造一个AI学习的基础Demo。
多线程编程是现代软件开发中不可或缺的一部分,特别是在处理高并发场景和优化程序性能时。作为Java开发者,掌握多线程优化技巧不仅能够提升程序的执行效率,还能在面试中脱颖而出。本文将从多线程基础、线程与进程的区别、多线程的优势出发,深入探讨如何避免死锁与竞态条件、线程间的通信机制、线程池的使用优势、线程优化算法与数据结构的选择,以及硬件加速技术。通过多个Java示例,我们将揭示这些技术的底层原理与实现方法。
随着人工智能技术的飞速发展,OpenAI API已成为许多开发者和企业的得力助手。本文将深入探讨OpenAI API的参数、Token、计费方式,以及如何通过Rest API(以Postman为例)、Java API调用、工具调用等方式实现与OpenAI的交互,并特别关注调用具有视觉功能的GPT-4o使用本地图片的功能。此外,本文还将介绍JSON模式、可重现输出的seed机制、使用代码统计Token数量、开发控制台循环聊天,以及基于最大Token数量的消息列表限制和会话长度管理的控制台循环聊天。
HashMap,作为Java集合框架中的一个核心组件,以其高效的键值对存储和检索机制,在软件开发中扮演着举足轻重的角色。作为一名资深的AI工程师,深入理解HashMap的原理、历史、业务场景以及实战应用,对于提升数据处理和算法实现的效率至关重要。本文将通过手绘结构图、流程图,结合Java代码示例,全方位解析HashMap,帮助读者从理论到实践全面掌握这一关键技术。
人工智能(AI)技术的迅猛发展,正在深刻改变着我们的生活和工作方式。从自然语言处理(NLP)到机器学习,从神经网络到大型语言模型(LLM),AI技术的每一次进步都带来了前所未有的机遇和挑战。本文将从背景、历史、业务场景、Python代码示例、流程图以及如何上手等多个方面,对AI技术中的关键组件进行深度解析,为读者呈现一个全面而深入的AI技术世界。
在电商系统中,秒杀抢购活动是一种常见的营销手段。它通过设定极低的价格和有限的商品数量,吸引大量用户在特定时间点抢购,从而迅速增加销量、提升品牌曝光度和用户活跃度。然而,这种活动也对系统的性能和稳定性提出了极高的要求。特别是在秒杀开始的瞬间,系统需要处理海量的并发请求,同时确保数据的准确性和一致性。 为了解决这些问题,系统开发者们引入了锁机制。锁机制是一种用于控制对共享资源的并发访问的技术,它能够确保在同一时间只有一个进程或线程能够操作某个资源,从而避免数据不一致或冲突。在秒杀抢购场景下,锁机制显得尤为重要,它能够保证商品库存的扣减操作是原子性的,避免出现超卖或数据不一致的情况。
在电商平台的秒杀活动中,高并发场景下的抢购超卖Bug是一个常见且棘手的问题。一旦处理不当,不仅会引发用户投诉,还会对商家的信誉和利益造成严重损害。本文将详细介绍秒杀抢购超卖Bug的背景历史、业务场景、底层原理以及Java代码实现,旨在帮助开发者更好地理解和解决这一问题。
随着人工智能技术的快速发展,AI大模型已经成为企业数字化转型的重要工具。然而,对于许多业务人员、开发者以及企业来说,探索和利用AI大模型仍然面临诸多挑战。业务人员可能缺乏编程技能,难以快速上手AI模型;开发者可能受限于GPU资源,无法高效构建和部署AI应用;企业则希望简化技术门槛,以更低的成本和更高的效率利用AI大模型。
Java注解(Annotation)是Java 5引入的一种新特性,它提供了一种在代码中添加元数据(Metadata)的方式。注解本身并不是代码的一部分,它们不会直接影响代码的执行,但可以在编译、类加载和运行时被读取和处理。注解为开发者提供了一种以非侵入性的方式为代码提供额外信息的手段,这些信息可以用于生成文档、编译时检查、运行时处理等。
Spring框架是一个广泛使用的Java企业级应用框架,提供了依赖注入、面向切面编程(AOP)、事务管理、Web应用程序开发等一系列功能。在Spring框架中,事件机制是一种重要的通信方式,它允许不同组件之间进行松耦合的通信,提高了应用程序的可维护性和可扩展性。本文将深入探讨Spring框架中的事件机制,包括不同类型的事件、底层原理、应用实践以及优缺点。
Spring MVC是Spring框架提供的一个用于构建Web应用程序的Model-View-Controller(MVC)实现。它通过分离业务逻辑、数据、显示来组织代码,使得Web应用程序的开发变得更加简洁和高效。本文将从概述、功能点、背景、业务点、底层原理等多个方面深入剖析Spring MVC,并通过多个Java示例展示其应用实践,同时指出对应实践的优缺点。
在Java企业级开发中,Spring框架以其强大的功能和灵活性,成为众多开发者的首选。Spring DAO(Data Access Object)作为Spring框架中处理数据访问的重要模块,对JDBC进行了抽象封装,极大地简化了数据访问异常的处理,并能统一管理JDBC事务。本文将从概述、功能点、背景、业务点、底层原理等多个方面深入剖析Spring DAO,并通过多个Java示例展示其应用实践,同时指出对应实践的优缺点。
在Spring框架中,IoC(Inversion of Control,控制反转)是一个核心概念,它允许容器管理对象的生命周期和依赖关系。然而,在实际应用中,我们可能会遇到对象间的循环依赖问题。本文将深入探讨Spring如何解决IoC中的循环依赖问题,并通过手写源码的方式,让你对其底层原理有一个全新的认识。
【12月更文挑战第1天】大家好,今天我们来聊聊Spring Core这个强大的核心类库。Spring Core作为Spring框架的基础,提供了控制反转(IOC)和依赖注入(DI)等核心功能,以及企业级功能,如JNDI和定时任务等。通过本文,我们将从概述、功能点、背景、业务点、底层原理等多个方面深入剖析Spring Core,并通过多个Java示例展示其应用实践,同时指出对应实践的优缺点。
【12月更文挑战第1天】
【11月更文挑战第30天】嘿,各位技术爱好者们,今天咱们来聊聊Java线程池提交任务的底层源码与源码解析。作为一个资深的Java开发者,我相信你一定对线程池并不陌生。线程池作为并发编程中的一大利器,其重要性不言而喻。今天,我将以对话的方式,带你一步步深入线程池的奥秘,从概述到功能点,再到背景和业务点,最后到底层原理和示例,让你对线程池有一个全新的认识。
【11月更文挑战第30天】在现代分布式系统中,生成全局唯一的ID是一个常见且重要的需求。在微服务架构中,各个服务可能需要生成唯一标识符,如用户ID、订单ID等。传统的自增ID已经无法满足在集群环境下保持唯一性的要求,而分布式ID解决方案能够确保即使在多个实例间也能生成全局唯一的标识符。本文将深入探讨如何利用Redis实现分布式ID生成,并通过Java语言展示多个示例,同时分析每个实践方案的优缺点。
【11月更文挑战第30天】在千万级电商系统中,ID生成机制是核心基础设施之一。一个高效、可靠的ID生成系统对于保障系统的稳定性和性能至关重要。本文将深入探讨一种在千万级电商线上广泛应用的ID生成机制——无阻塞双buffer缓冲优化方案。本文从概述、功能点、背景、业务点、底层原理等多个维度进行解析,并通过Java语言实现多个示例,指出各自实践的优缺点。希望给需要的同学提供一些参考。
【11月更文挑战第28天】Java虚拟机(JVM)是Java语言的核心组件,它使得Java程序能够实现“一次编写,到处运行”的跨平台特性。在现代应用程序中,JVM的性能和稳定性直接影响到系统的整体表现。本文将深入探讨JVM的基础知识、基本特点、定义、发展历史、主要概念、调试工具、内存管理、垃圾回收、性能调优等方面,并提供一个实际的问题demo,使用IntelliJ IDEA工具进行调试演示。
随着微服务架构的广泛应用,服务的动态管理和监控变得尤为重要。在微服务架构中,服务的上下线是一个常见的操作,如何实时感知这些变化,确保系统的稳定性和可靠性,成为了一个关键技术挑战。本文将深入探讨微服务上下线动态感知的实现方式,从技术基础、场景案例、解决思路和底层原理等多个维度进行阐述,并分别使用Java和Python进行演示介绍。
【11月更文挑战第27天】随着电商行业的飞速发展,双十一购物节已成为全球最大的购物狂欢节之一。在双十一期间,电商平台需要处理海量的用户请求和订单,这对系统的稳定性和性能提出了极高的要求。为了确保系统在高并发环境下的稳定运行,对线上服务的调用链路进行追踪和分析显得尤为重要。本文将通过实战案例,详细介绍如何在双十一期间使用SkyWalking对线上服务进行调用链路追踪,并结合Seata实现分布式事务管理,从而保障系统的稳定性和性能。
【11月更文挑战第27天】随着电商行业的飞速发展,双十一购物节已成为全球最大的购物狂欢节之一。在双十一期间,电商平台需要处理海量的用户请求和订单,这对系统的稳定性和性能提出了极高的要求。为了确保系统在高并发环境下的稳定运行,对线上服务的调用链路进行追踪和分析显得尤为重要。本文将通过实战案例,详细介绍如何在双十一期间使用SkyWalking对线上服务进行调用链路追踪,并结合Seata实现分布式事务管理,从而保障系统的稳定性和性能。
【11月更文挑战第26天】AbstractQueuedSynchronizer(AQS)是Java并发包(java.util.concurrent)中的一个核心组件,为构建锁和其他同步器提供了一个强大的基础框架。AQS通过定义一套多线程访问共享资源的同步器框架,极大地简化了同步组件的开发。本文将通过第一原理对AQS进行深入分析,涵盖其相关概念、业务场景、历史背景、功能点、底层原理,并使用Java代码进行模拟,以帮助读者全面理解AQS。
【11月更文挑战第25天】在大数据量和高并发的业务场景下,MySQL数据库的索引优化是提升查询性能的关键。本文将深入探讨MySQL索引的多种类型、优化策略及其在Java应用中的实践,通过历史背景、业务场景、底层原理的介绍,并结合Java示例代码,帮助Java架构师更好地理解并应用这些技术。
【11月更文挑战第25天】在软件开发中,接口性能优化是架构师必须掌握的关键技能之一。一个高效的接口不仅能够提升用户体验,还能减少服务器资源消耗,提高系统稳定性。本文将介绍10大接口性能优化秘技,并通过Java示例代码展示这些技巧在实际业务场景中的应用。
【11月更文挑战第24天】随着大数据技术的不断发展,企业对实时数据处理和分析的需求日益增长。实时数仓(Real-Time Data Warehouse, RTDW)应运而生,其中Kappa架构作为一种简化的数据处理架构,通过统一的流处理框架,解决了传统Lambda架构中批处理和实时处理的复杂性。本文将深入探讨Kappa架构的历史背景、业务场景、功能点、优缺点、解决的问题以及底层原理,并详细介绍如何使用Java语言快速搭建一套实时数仓。
【11月更文挑战第24天】随着人工智能(AI)技术的飞速发展,越来越多的应用场景开始融入AI技术以提升用户体验和系统效率。在Java开发中,与AI模型通信成为了一个重要而常见的需求。为了满足这一需求,Spring AI引入了ChatClient,一个提供流畅API(Fluent API)的客户端,用于与各种AI模型进行通信。本文将深入探讨ChatClient的底层原理、业务场景、概念、功能点,并通过Java代码示例展示如何使用Fluent API与AI模型进行通信。
【11月更文挑战第22天】随着人工智能(AI)技术的飞速发展,越来越多的应用场景开始融入AI技术以提升用户体验和系统效率。在Java开发中,与AI模型通信成为了一个重要而常见的需求。为了满足这一需求,Spring AI引入了ChatClient,一个提供流畅API(Fluent API)的客户端,用于与各种AI模型进行通信。本文将深入探讨ChatClient的底层原理、业务场景、概念、功能点,并通过Java代码示例展示如何使用Fluent API与AI模型进行通信。
【11月更文挑战第22天】在现代分布式系统中,消息队列(Message Queue, MQ)作为一种重要的中间件,扮演着连接不同服务、实现异步通信和消息解耦的关键角色。Apache RocketMQ作为一款高性能的分布式消息中间件,广泛应用于实时数据流处理、日志流处理等场景。为了保证消息的可靠性,RocketMQ引入了一种称为“刷盘”的机制,将消息从内存写入到磁盘中,确保消息持久化。本文将从底层原理、业务场景、概念、功能点等方面深入解析RocketMQ的文件刷盘机制,并使用Java模拟实现类似的功能。
【11月更文挑战第22天】在分布式系统中,消息队列(MQ)作为一种重要的中间件,广泛应用于解耦、异步处理、流量削峰等场景。其中,延时消息和定时消息作为MQ的高级功能,能够进一步满足复杂的业务需求。为了实现这些功能,MQ系统需要进行一系列优化,长轮询机制便是其中的关键一环。本文将深入探讨MQ如何设计延时消息和定时消息的优化机制,特别是长轮询机制的实现原理及其在Java中的模拟实现。
【11月更文挑战第22天】在分布式系统中,消息队列(Message Queue, MQ)扮演着至关重要的角色。MQ不仅实现了应用间的解耦,还提供了异步消息处理、流量削峰等功能。而在MQ的众多特性中,长轮询(Long Polling)机制因其能有效提升消息处理的实时性和效率,备受关注。
【11月更文挑战第22天】在现代分布式系统中,消息队列(MQ)作为核心组件,承担着异步处理、削峰填谷和系统解耦的重任。
【11月更文挑战第21天】在如今的高并发互联网应用中,消息队列(Message Queue,简称MQ)扮演着至关重要的角色
【11月更文挑战第21天】在如今的高并发互联网应用中,如何确保系统在巨大的流量冲击下还能稳定运行,是每个技术团队都会遇到的挑战。说到这,消息队列(MQ)就是背后的“大功臣”了。无论是异步处理请求、平滑应对流量高峰,还是让各个系统模块相互独立不“拖后腿”,MQ都是不可或缺的帮手。那么,MQ是如何削峰的?或者它是如何让复杂系统解耦的?今天,我们就来聊聊MQ的三大核心功能,看它是如何助力系统高效、稳定运转的。
【11月更文挑战第21天】面向切面编程(AOP,Aspect-Oriented Programming)是一种编程范式,它通过将横切关注点(cross-cutting concerns)与业务逻辑分离,以提高代码的可维护性和可重用性。在Java开发中,AOP的实现离不开动态代理技术,其中JDK动态代理和CGLIB动态代理是两种常用的方式。本文将从背景、历史、功能点、业务场景、底层逻辑等多个维度,深度解析这两种代理方式的区别,并通过Java示例进行模拟和比较。
【11月更文挑战第20天】随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域也迎来了革命性的变革。其中,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称RAG)技术作为一种结合了信息检索与生成模型的技术,在提高生成式模型的准确性和实用性方面展现出了巨大潜力。本文将深入探讨RAG Workflow工作流的历史、背景、功能点、优缺点及其底层原理,并通过Java代码演示其主要功能点。
【11月更文挑战第20天】在深入探讨RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)与Fine-Tuning(模型微调)这两种技术之前,让我们先回顾一下它们的历史背景和发展脉络。
【11月更文挑战第20天】在分布式系统中,消息队列(Message Queue, MQ)作为一种常用的中间件,用于在不同系统或服务之间异步传输消息。MQ的应用场景广泛,如订单处理、日志收集、系统解耦等。然而,MQ的使用也伴随着一些挑战,其中消息重复消费是一个常见问题。特别是在下单场景中,如果消息被重复消费,可能会导致订单被重复创建或处理,从而引发一系列业务问题。
【11月更文挑战第20天】随着互联网技术的飞速发展,电子商务平台在高峰时段需要处理海量订单,这对系统的性能、稳定性和扩展性提出了极高的要求。尤其是在“双十一”、“618”等大型促销活动中,每秒需要处理数万甚至数十万笔订单,这对系统的热点数据处理能力构成了严峻挑战。本文将深入探讨如何优化架构以应对每秒十万订单级别的热点数据处理,从历史背景、功能点、业务场景、底层原理以及使用Java模拟示例等多个维度进行剖析。
【11月更文挑战第20天】Spring Boot是一个用于快速构建基于Spring框架的应用程序的开源框架。它通过自动配置、起步依赖和内嵌服务器等特性,极大地简化了Spring应用的开发和部署过程。本文将深入探讨Spring Boot的背景历史、业务场景、功能点以及底层原理,并通过Java代码手写模拟Spring Boot的启动过程,特别是spring.factories文件的解析源码API机制。