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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

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老污的貓 - Java 常用排序

示例數據結構 public class Item { private Integer id; private Integer sort; private Date createTime； } // 排序數組 ListItem list = new ArrayList(); 根據創建時間逆序 list.sort(Comparator.comparing(Item::get

JAVA

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

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悲傷的鴨蛋 - Maven、測試、Junit依賴

Maven的作用 管理依賴：通過pom.xml管理項目依賴的資源（jar包）。（不再需要每次都手動導入jar包） 項目構建（標準化跨平台的項目構建方式）：complie,test,package,install（編譯，測試，打包，發佈）等項目構建流程 統一項目結構：提供標準、統一的項目結構（主程序，測試程序） 倉庫：用於存儲資源，管理各種jar包。 本地倉庫：自己計算機上的

junit , maven , 測試 , JAVA

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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 - vivo HTTPDNS 端到端體驗優化實踐

作者：來自 vivo 互聯網運維團隊- Zhang Qianqian 在信息時代，用户的手機應用訪問量日益增多，DNS 解析作為連接互聯網的關鍵環節，也被提出了更高要求。這一背景下，HTTPDNS 域名解析服務憑藉防劫持、精準調度、實時解析生效等特性，逐漸成為行業主流解決方案。我們構建了 vivo HTTPDNS 端到端的一體化解決方案，通過對 HTTPDNS SDK、HTTPDNS 服務端、統一

移動端 , dns , 運維 , 網絡

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牛肉燒烤屋 - 詳解分佈式緩存不一致性的所有情況！除了分佈式緩存外，其它場景又是如何解決緩存一致性的呢？

[toc] 引言 持久化層和緩存層的一致性問題也通常被稱為「雙寫一致性問題」，“雙寫”意為數據既在數據庫中保存一份，也在緩存中保存一份。對於一致性來説，包含強一致性和弱一致性，強一致性保證寫入後立即可以讀取，弱一致性則不保證立即可以讀取寫入後的值，而是儘可能的保證在經過一定時間後可以讀取到，在弱一致性中應用最為廣泛的模型則是最終一致性模型，即保證在一定時間之後寫入和讀取達到一致的狀態。 我們一般會

redis , 緩存 , JAVA , 一致性

seazhan 頭像

seazhan - 【Java多線程】斷點續傳 如何使用Java多線程下載網絡文件

如何使用Java多線程下載網絡文件,並實現斷點續傳 在現代網絡應用中，多線程下載是一種常見的技術，它可以顯著提高下載速度並提供更好的用户體驗。本篇文章將介紹如何使用Java實現多線程下載，並結合項目中的代碼作為示例進行講解。 1. 多線程下載的基本原理 多線程下載的基本思想是將一個文件分成多個部分，每個部分由一個線程獨立下載，最後將這些部分合併成完整的文件。這樣可以充分利用帶寬和計算資源，提高下載

多線程 , JAVA

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王中陽講編程 - 訂單支付後庫存不扣減，如何用RabbitMQ來優化？

上週在Review學員代碼的時候，我們發現了一個很基礎但很重要的問題：支付回調流程中缺少了庫存扣減環節。這類問題雖然基礎，但如果直接進入生產環境，可能導致庫存的數據和實際銷售的情況不一致，出現超賣的情況。能夠及時發現這種問題，這就是Review代碼的重要性。 先看這段有問題的代碼： // 原來的支付回調邏輯（問題代碼） func PaymentCallback(ctx context.Contex

go , 後端

zijie1024 頭像

字節幺零二四 - 算法典型例題：N皇后問題，五種解法，逐步優化（遞歸版）

本文將介紹N皇后問題的五種解法，包括樸素回溯法、對稱優化、標記優化、可用優化、位運算優化，對於每種解題思路，提供相應的遞歸版代碼實現，最後將對每種解法進行測試，橫向對比每種解法的求解時間。 題目描述 在 N×N 格的國際象棋上擺放 N 個皇后，使其不能互相攻擊，即任意兩個皇后都不能處於同一行、同一列或同一斜線上，問有多少種擺法？ 回溯法 解題思路 回溯法採用深度有限的搜索策略遍歷問題的解空間樹，可

遞歸 , 算法 , 回溯法

awbeci 頭像

Awbeci - Next.js-Cookie鑑權+續期+退出登錄

前言 之前寫過關於next.js鑑權操作cookie的文章，Next.js-cookie鑑權+續期1和Next.js-cookie鑑權+續期2，最近chatgpt非常火，於是我問它next.js鑑權最佳實踐，下面是它的回答： 設置合理的 cookie 有效期：合理的 cookie 有效期應該根據網站的特點來確定，通常建議將其設置為一定時間內（如 30 分鐘）。 定時刷新 cookie

next.js , cookie

lindsay_bubble 頭像

lindsay_bubble - Leetcode 46&47_Permutations_全排列

一、不重複全排列 給定一個不含重複數字的數組 nums ，返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意順序 返回答案。 https://leetcode.cn/problems/permutations/description/ 1、dfs + boolean[] 通過boolean[]記錄 public ListListInteger permute(int[] nums

leetcode , 排列 , JAVA , 回溯法

ryan_5fd1bc9a06259 頭像

wasdquiop - centos7 安裝 nginx

centos7 安裝 nginx 安裝包 鏈接: https://pan.baidu.com/s/1kpAYYX_yy-vXX-1vsCPhoA 提取碼: qrtb 上傳 新創建usr/local/nginx文件夾，放到文件夾下 解壓 tar -zxvf nginx-1.9.9.tar.gz 安裝編譯環境 安裝gcc，源碼編譯依賴 gcc 環境 yum -y install gcc-c+

centos7 , Linux , JAVA , Nginx

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我不是碼農 - spring使用@Async註解導致循環依賴問題異常的排查

因為我用到了@async來實現異步操作，在本地跑的時候一直沒有報錯，可是當我打包到服務器啓動的時候卻報了一個BeanCurrentlyInCreationException Bean with name 'xxx' has been injected into other beans [xxx2] in its raw version as part of a circular reference

spring , async , aop , springboot , JAVA

lenve 頭像

江南一點雨 - 手把手教小夥伴們使用 Nginx 部署 TienChin 項目！

今天我就來手把手教小夥伴們部署 TienChin 項目，一起把這個項目跑起來，看看到底是個什麼樣的項目。 小夥伴們知道，對於這種前後端分離的項目，我們在實際部署的時候，可以按照前後端分離的方式來部署，也可以按照前後端不分的方式來部署。接下來兩種不同的部署方式我都和小夥伴們來分享一下。 1. 前後端分離部署 1.1 部署架構圖 前後端分離部署的話，我們一般是需要一個 Nginx 服務器，我先畫一個簡

前後端分離 , Nginx

taozi_60b0b3c71b1a8 頭像

Java架構師 - 吹爆Alibaba自研的Spring全能筆記，建議人手一份！

Spring 這個技術棧，想必大家都知道，這玩意麪試必考工作必用，對於每位 Java 程序員來説都是至關重要的；俗話説 Java 開發不學習 Spring 就像士兵上戰場不帶槍，我認為這個比喻很形象。Spring 幾乎佔據了 Java web 的半壁江山，其重要性不言而喻，它跟它後面誕生的一系列解決方案被我們親切的稱為“Spring 全家桶”。 在當下毫不誇張地説，若是不會 Spring 就去面試

spring , spring-mvc , springboot , JAVA , 程序員

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wx690f565d7bc78 - 從 BPMN 到 Flowable

BPMN 是業務流程建模與標註的標準，Flowable 是基於 BPMN 標準的開源流程引擎，核心是將 BPMN 設計的流程模型落地為可執行的業務流程。 核心關聯：BPMN 是標準，Flowable 是落地工具 BPMN 定義流程的可視化規範（如流程圖元素、網關、任務類型等），解決 “流程怎麼畫” 的問題。 Flowable 支持 BPMN 2.0

業務流程 , MySQL , 可執行 , 流程模型 , 數據庫

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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_13529088 頭像

清醒的人最荒唐 - SpringBoot實現自定義路由覆蓋

背景 公司最近有一個項目二期需要對一些功能進行改造，涉及部分框架內置業務接口個性化定製，兼容老接口功能並且增加一部分新的數據返回，由於前端調用這些接口分佈較多且較為零碎，修改測試成本較大，所以打算在框架層面提供路由覆蓋功能，加快項目進度減少無技術含量的修改帶來的系統風險 設計 提供自定義註解指定需要覆蓋的路由及新路由地址 系統啓動時掃描所有註解

系統啓動 , List , 自定義 , 後端開發 , JAVA

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mb61c46a7ab1eee - 詳細介紹：【BFS 動態規劃】P12382 [藍橋杯 2023 省 Python B] 樹上選點|普及+

本文涉及知識點 C++動態規劃C++BFS算法 P12382 [藍橋杯 2023 省 Python B] 樹上選點 題目描述 給定一棵樹，樹根為 ，每個點的點權為 。 你需要找出若干個點 ，使得： 每兩個點 每兩個點 找出的點的點權之和儘可能大。 請輸出找到的這些點的點權和的最大值。 輸入格式

結點 , include , 後端開發 , ci , harmonyos

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資深程序設計 - 基於python的高校後勤報修系統

1、研究背景 隨着高校規模的不斷擴大，後勤管理工作變得日益繁雜。傳統的後勤報修方式主要依賴人工操作，例如學生髮現設施設備故障後，需通過口頭報告或填寫紙質報修單的形式提交申請，維修人員則根據人工分配的任務進行維修。這種模式存在諸多弊端，如信息傳遞效率低下，容易出現信息丟失、延誤等情況，且難以對維修流程進行有效跟蹤和管理。在當今數字化時代，高校急需藉助信息技術提升後勤管理效率，

yyds乾貨盤點 , MySQL , Vue , 後端開發 , JAVA , Web

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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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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》（十二）

一、為什麼要遷移到 K8s？Docker Compose 的 3 個不可逾越瓶頸 1. Docker Compose vs K8s：核心能力對比（遷移的本質原因） 能力維度 Docker Compose（單機

Deployment , Pod , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , Docker