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u_16237826 頭像

軟件求生 - 震撼！SpringAI 扛起多模態大旗：Google Vertex AI 嵌入模型太強了！

大家好，我是小米。 今天我一定要和你們分享一個我最近“玩到停不下來”的東西： Google Vertex AI 的多模態向量模型（Multimodal Embedding）整合進 SpringAI。 你有沒有這種感覺： 明明我們已經用文本向量模型玩得飛起，做語義搜索、做相似度匹配、做推薦算法……結果這時候突然有人告訴你：

機器學習 , yyds乾貨盤點 , google , 相似度 , 人工智能 , 模態

wu_cat 頭像

老污的貓 - 領域驅動設計（Domain-Driven Design）

DDD 全稱Domain-Driven Design，意為領域驅動設計，是一種軟件開發的方法論，強調通過領域模型來指導複雜系統的設計與開發，核心概念如下 限界上下文（Bounded Context） 實體（Entity）、值對象（Value Object） 聚合（Aggregate）、領域事件（Domain Event） 通用語言（Ubiquitous Language） DDD M

程序員

iwan_68b8da84d3d8b 頭像

大廠碼農老A - CR被批“寫得像坨屎”，我三句話讓他當場閉嘴

這坨屎山，我接了 大家好，我是老A。 我想很多程序員有過這種經歷，新接手一個項目，打開工程一看，妥妥的一大坨🤦，內心OS：好嘛，又要“屎山雕花”了。。。 我這兩年在做電商業務，所以業務上經常會搞大促，3天一小促，5天一大促，作為技術早就習慣了這種研發節奏（倒排）。今年6月是我們業務年中的一次大型大促，所以5月份的需求爆炸多，基本都是倒排，業務天天拿着大喇叭在我們屁股後喊📢：這個需求不做就

segmentfault , springboot , JAVA , 程序員 , 後端

beishangdeyadan 頭像

悲傷的鴨蛋 - dependencies、dependencyManagement區別

對比項 dependencyManagement dependencies 功能 聲明版本（不引入依賴） 實際引入依賴到項目 作用 統一管理版本，避免衝突 決定項目運行時依賴 生效範圍 當前項目及子項目 僅當前項目 版本控制 子項目默認繼承 可覆蓋父項目版本 總結： dependencyManagement：定規矩（版本），不幹活（不引入）。 dependenc

maven , dependencies , dependency-management

dadehouzi 頭像

打盹的猴子 - Java 設計模式：裝飾者模式（Decorator Pattern）

一、模式定義 裝飾者模式屬於結構型設計模式，允許通過動態包裝對象的方式為對象添加新功能，提供比繼承更靈活的擴展方式。該模式通過組合替代繼承，遵循開閉原則（對擴展開放，對修改關閉）。 二、核心角色 Component（組件接口） 定義被裝飾對象的公共接口 ConcreteComponent（具體組件） 實現基礎功能的具體類 Dec

裝飾者模式 , 設計模式 , JAVA

vivo_tech 頭像

vivo互聯網技術 - 前端 JS 安全對抗原理與實踐

作者：vivo 互聯網安全團隊- Luo Bingsong 前端代碼都是公開的，為了提高代碼的破解成本、保證JS代碼裏的一些重要邏輯不被居心叵測的人利用，需要使用一些加密和混淆的防護手段。 一、概念解析 1.1 什麼是接口加密 如今這個時代，數據已經變得越來越重要，網頁和APP是主流的數據載體，如果獲取數據的接口沒有設置任何的保護措施的話，數據就會被輕易地竊取或篡改。 除了數據泄露外，一些重要功能

混淆 , 調試 , 前端 , Javascript

lvxingdefanka 頭像

牛肉燒烤屋 - 為什麼不應該在事務中嵌套發送 MQ 消息和 RPC 調用？

引言 或許你曾寫過這樣的代碼： @Transaction // 開啓事務 public void craeteOrder(Order order) { saveOrder(order); sendMQ(order); // 或者是發送 rpc } 在一個事務內，向 MySQL 寫入數據，接下來發送 MQ 或 RPC 調用。在大部分情況下，這樣寫好像沒什麼問題 但如果此時我們下游執行

MySQL , mq , JAVA , 事務 , 後端

seazhan 頭像

seazhan - 【RocketMQ 消息中間件】RocketMQ篇之-消息存儲 為什麼性能高 CommitLog 刷盤機制 同步 異步

RocketMQ篇之-消息存儲 RocketMQ作為一款分佈式消息中間件，高可靠性是其最重要的特性之一。 所以需要將消息進行持久化存儲，以保證消息不丟失。 RocketMQ的消息存儲是RocketMQ的核心組件之一，負責消息的存儲和傳輸。RocketMQ的消息存儲主要包括CommitLog、ConsumeQueue、IndexFile、Checkpoint等幾個部分。 （前置）消息存儲交互流

中間件 , JAVA , 消息隊列

wangzhongyang_go 頭像

王中陽講編程 - Docker磁盤滿了？這樣清理高效又安全

大家好，我是地鼠哥，最近在帶着大家做項目的時候碰到了一個印象很深的問題，和大家總結分享一下：明明代碼邏輯沒問題，部署時卻頻頻報錯，排查半天發現是服務器磁盤被佔滿了？ 今天把解決思路整理出來，不僅能幫你快速釋放磁盤空間，也想順便安利下我們的項目課程（https://mp.weixin.qq.com/s/ACzEHtvGh2YsU_4fxo83fQ），裏面還包含了更多部署運維的實戰技巧哦~ 📌 問題

Docker , 後端

zijie1024 頭像

字節幺零二四 - 源碼解讀 | Java中ReentrantReadWriteLock的實現原理

本文將介紹Java中ReentrantReadWriteLock的實現原理，從JDK源碼層面講解讀寫鎖的加鎖、釋放鎖的流程，最後對流程進行總結。 讀寫鎖概述 讀寫鎖 ReentrantReadWriteLock 的依賴關係如下圖所示。 讀寫鎖的基本使用如下 ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock(); Reentrant

源碼 , JAVA , juc , 併發編程

awbeci 頭像

Awbeci - Java-實現axios上傳文件接口攜帶多參數

前言 最近在實現小圖片上傳的過程中剛開始我使用base64字符串做為後台接口參數傳遞給後台並解析保存也沒問題，但是發現第2次及之後就報下面的錯： org.springframework.core.io.buffer.DataBufferLimitException: Exceeded limit on max bytes to buffer : 262144 然後問了AI給的回覆如下： 這個問題通

Axios , JAVA , Javascript

lindsay_bubble 頭像

lindsay_bubble - Leetcode 84_柱狀圖中最大的矩形

給定 n 個非負整數，用來表示柱狀圖中各個柱子的高度。每個柱子彼此相鄰，且寬度為 1 。 求在該柱狀圖中，能夠勾勒出來的矩形的最大面積。 想法：感覺這個題考的是數學，是邏輯。 怎麼找矩形呢？就是當前位置的最高點，向左和向右畫矩形，找他比他矮的點left, right，就停止。 高度就是height[i] 寬度就是(right-left+1)-2，因為找到的那兩個點是不能算進

leetcode , 棧 , JAVA

ryan_5fd1bc9a06259 頭像

wasdquiop - centos7 安裝 redis

centos7 安裝 redis redis是由C語言開發，安裝之前需要確保服務器已經安裝了gcc，可以通過如下命令查看機器是否安裝： gcc -v 如果沒有安裝則通過以下命令安裝： yum install -y gcc 安裝包 鏈接: https://pan.baidu.com/s/1dY9QPwWzUM-9bKtCmWIixw 提取碼: qrtb 也可以在線下載 wget htt

redis , arm , centos7 , Linux , JAVA

zzger 頭像

我不是碼農 - hibernate的@ManyToOne(fetch=FetchType.LAZY)無效原因

遇到了一個hibernate查詢問題，當查詢實體時，並沒有任何顯式調用@ManyToOne註解的屬性的情況下，依然會進行查詢，（開始使用idea進行debug的時候，發現在debug過程中，idea會觸發hibernate的加載操作，當然了這是另外一個問題），我在hibernate官網找到了答案： https://docs.jboss.org/hibernate/orm/6.4/usergu

hibernate , jpa , spring-data-jpa

lenve 頭像

江南一點雨 - 前綴索引，在性能和空間中尋找平衡

@[toc] 我們在項目的具體實踐中，有時候會遇到一些比較特殊的字段，例如身份證號碼。 鬆哥之前有一個小夥伴做黑龍江省的政務服務網，裏邊有一些涉及到用户身份證存儲的場景，由於存儲的數據大部分都是當地的，此時如果想給身份證號碼建立索引的話，小夥伴們知道，身份證前六位是地址碼，在這樣的場景下，給身份證字段建立索引的話，前六位的區分度是很低的，甚至前十位的區分度都很低（因為出生年份畢竟有限，一個省

MySQL , java-ee , JAVA , java-web

taozi_60b0b3c71b1a8 頭像

Java架構師 - 騰訊架構師極力推薦：Java多線程與Socket實戰微服務框架

在這個技術不斷更新的年代，跟不上時代變化的速度就會被刷掉，特別是咱們程序員這一羣體，技術不斷更新的同時也要同時進步，不然長江後浪推前浪，前浪...... 一個程序員從一個什麼都不懂的小白在學到有一定的Java基礎的時候肯定是要學習更多的技術充實自己，甚至還要往架構師方向靠。但是一個優秀的架構師必須要有紮實的編程功底和豐富的理論知識，不光要能完成架構設計，更要有能力將設計轉換為實際的產品。不會寫代碼

socket , 微服務 , 多線程 , JAVA , 程序員

u_17578007 頭像

wx690f565d7bc78 - java文檔註釋

Java 文檔註釋（JavaDoc）是一種特殊的註釋格式，用於生成標準化的 API 文檔。它以 /** 開頭，以 / 結尾，通常用於類、方法、字段、接口等元素上方，描述其功能、參數、返回值、異常等信息。 基本格式 文檔註釋通常包含以下部分： java 運行 /* 類/方法/字段的簡要描述（單行） 詳細描述（可選，多行）

文檔註釋 , 字段 , MySQL , 數據庫 , JAVA

u_15702012 頭像

呀哈哈kk - 【詳解】HadoopMapReduce實現從海量數字信息中獲取最大值

Hadoop MapReduce實現從海量數字信息中獲取最大值 在大數據處理領域，Hadoop是一個非常重要的工具。它通過MapReduce編程模型來處理和生成大規模數據集。本文將介紹如何利用Hadoop的MapReduce框架從海量數字信息中找出最大值。 1. 環境準備 1.1 安裝Hadoop 確保你的環境中已經安裝了Hadoop。如果還沒有安裝，可以

hadoop , text , 後端開發 , JAVA , apache

u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 【論文閲讀】Sparks of Science - 指南

目錄 Abstract Introduction Related Work Methodology and the Bit-Flip-Spark+Chain-of-Reasoning Format Preprocessing and Dataset Construction Fine-tuning and Inference Pipeline

數據集 , redis , 語言模型 , 數據庫 , 結構化

u_17141077 頭像

g天命風流 - 併發編程之Java 對象頭的詳細解析

Java 對象頭 以 32 位虛擬機為例 普通對象 |--------------------------------------------------------------| | Object Header (64 bits) | |------------------------------------|-------------------------|

word , 項目代碼 , JAVA , 前端開發 , Javascript

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虎斑嘟嘟 - 零知識證明與深度學習：打造可驗證的AI推理新時代

零知識證明與深度學習：打造可驗證的AI推理新時代 在醫療、金融和自動駕駛等關鍵領域，人工智能系統正日益成為決策的核心。然而，這些“黑箱”模型如何讓人信任？當AI告訴你不應該批准貸款或患有癌症時，你如何知道這個決策是基於正確的推理，而不是被惡意篡改或包含了偏見？ 傳統方法要求完全透明公開模型參數和輸入數據，但這在保護知識產權和用户隱私方面面臨巨大挑戰。 零知識證明

yyds乾貨盤點 , 數據 , 後端開發 , JAVA , ci , 零知識證明

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Turbo_K - mysql的查詢優化器如何選擇執行計劃

MySQL 查詢優化器（Query Optimizer）負責決定如何執行一個查詢，它通過選擇最優的 執行計劃 來實現查詢的高效執行。查詢優化器的目標是根據查詢的複雜性、表的大小、索引的可用性等因素選擇最優的執行路徑。下面將詳細介紹 MySQL 查詢優化器是如何選擇執行計劃的。 1. 執行計劃概述 執行計劃 是 MySQL 查詢優化器選擇的一系列操作步驟，指明如何掃描表

MySQL , 執行計劃 , 查詢優化 , 後端開發 , JAVA

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自由的瘋 - 《分佈式 + 國產數據庫 + Docker：技術選型避坑指南》（十）

一、為什麼必須用 Docker Compose？手動啓動多容器的 “四宗罪” 1. 手動操作的痛點（開發 / 測試環境高頻踩坑） 命令繁瑣：啓動 5 個服務需執行docker run5 次，每次需配置端口映射、環境變量、數據卷，複製粘貼易出錯； 依賴混亂：若先啓用户服務再啓 Nacos，用户服務會因連接 Nacos 失敗反覆重啓； 數據丟失：

yyds乾貨盤點 , jar , 數據 , 後端開發 , JAVA , Docker

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xiongood - Vue 中 provide 與 inject 的使用方法

Vue 中 provide 與 inject 的使用方法 在 Vue 組件樹中，當需要跨多層級傳遞數據時，一層層用 props 傳遞會變得繁瑣，就像接力賽要經過多個人傳遞一樣低效。這時候 provide 與 inject 就像一對 “數據快遞通道”，能讓父組件直接把數據 “發送” 給任意層級的子組件，跳過中間層，讓深層級通信更簡潔。 最基礎的用法是父組件通過 provide 提供

數據 , 默認值 , 後端開發 , JAVA , ide