线程池
线程池是一种复用线程资源的机制，通过池化技术管理多个线程，避免频繁创建和销毁线程带来的开销。它支持任务提交、调度及执行，提升系统性能与资源利用率，适用于高并发场景。Java中通过Executor框架实现，核心类包括ThreadPoolExecutor和ScheduledThreadPoolExecutor，结合阻塞队列、线程工厂与拒绝策略，灵活控制线程生命周期与任务调度。
项目
天机AI项目聚焦大模型私有化部署、智能体开发、RAG向量库、AIGC（Stable Diffusion/ComfyUI）等技术，融合SpringAI、ToolCalling与工作流。云岚到家与四方保险项目涵盖微服务、缓存、分库分表、分布式事务、任务调度及统一支付等实战能力，全面提升技术与业务系统设计水平。
一文详解容器面向大模型与AI Agent的技术变革
在生成式人工智能迅猛发展的浪潮下，企业应用正加速从模型研究走向业务落地。无论是大规模的数据处理、超大参数模型的训练与推理，还是部署能够自动完成任务的AI Agent，这些场景都需要稳定、高效且可弹性伸缩的资源调度与管理能力。
容器凭借环境一致性、跨平台部署和高效调度等优势，天然契合AI场景对多样化算力、快速迭代和规模化分发的要求，成为AI时代事实上的原生基石。然而，要满足在生产规模下的需求，产品及技术形态需随之演进。
基于这一背景，本文将围绕大规模数据处理、模型训练、模型推理与AI Agent四个关键阶段，探讨AI场景对容器的核心需求，以及容器如何在各环节实现技术演进与升级。
告别进度失控与成本超支！追踪复杂工程的高效工具选型指南
复杂工程管理面临进度、资源、成本与协同难题，传统工具难以为继。本文系统解析超大型基建、EPC、BIM施工等场景的精准工具选型：从轻量协同到企业级管控，覆盖Primavera、BIM5D、SAP等方案，并提炼多级计划、4D模拟、EVM等核心能力，提供四步落地策略与快速选型口诀，助力实现项目全过程数字化闭环管理。（238字）
