在使用Bolt DIY或类似的AI对话应用时，你是否曾好奇过从输入提示词到获得回答的整个过程是如何运作的？当你点击发送按钮那一刻，背后究竟发生了什么？本文将揭开这一过程的神秘面纱，深入浅出地解析AI对话系统的核心技术架构。

聚簇索引并不是单独的索引类型，而是一种数据存储方式。 B+树索引分为聚簇索引和非聚簇索引，主键索引就是聚簇索引的一种，非聚簇索引有复合索引、前缀索引、唯一索引。 在innodb存储引擎中，表数据本身就是按B+树组织的一个索引结构，聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚簇索引的叶子节点成为数据页。 Innodb通过主键聚集数据，如果没有定义主键，innodb会选择非空的唯一索引代替。如果没有这样的索引，innodb会隐式的定义一个主键来作为聚簇索引。 非聚簇索引又称为辅助索引，InnoDB访问数据需要两次查找，辅助索引叶子节点存储的不再是行

1. 先更新Mysql，再更新Redis，如果更新Redis失败，可能仍然不⼀致 2. 先删除Redis缓存数据，再更新Mysql，再次查询的时候在将数据添加到缓存中 这种⽅案能解决1 ⽅案的问题，但是在⾼并发下性能较低，⽽且仍然会出现数据不⼀致的问题，⽐如线程1删除了 Redis缓存数据，正在更新Mysql，此时另外⼀个查询再查询，那么就会把Mysql中⽼数据⼜查到 Redis中 1. 使用MQ异步同步, 保证数据的最终一致性 我们项目中会根据业务情况 , 使用不同的方案来解决Redis和Mysql的一致性问题 : 1. 对于一些一致性要求不高的场景 , 不做处理例如 : 用户行为数据 ,

我发掘出的通义灵码AI程序员新玩法：三句话生成P5.js粒子特效代码，人人都可以做交互式数字艺术

本文通过通义灵码的【AI程序员】功能，使用JavaGUI完成贪吃蛇小游戏

本报告展示了模型性能压测结果，使用Python脚本对多个AI模型（如DeepSeek-R1、Qwen2.5-72B、DeepSeek-V3）进行测试。任务包括代码补全、SQL生成和测试用例生成，记录响应时间及Tokens消耗，并统计代码通过率。结果显示，各模型在不同任务上的表现有所差异，Qwen2.5-72B在代码补全任务中表现出色，平均响应时间为3.8秒，代码通过率达95%。

通过 AI 程序编写一个JAVA后台项目登陆页面

深度解读JavaWeb开发在Java学习中的重要性

“智能体来了”推动AI从实验室走向社会。大学生通过智能体开发实训，结合大模型与产业场景，成长为具备创造力的“AI操盘手”。在产教融合趋势下，智能体教育正孵化出内容创业、企业服务、AI教育等新赛道，催生“AI人格经济”。阿里云等平台提供技术支撑，让零基础学生也能实现从学习到变现的闭环。未来五年，智能体操盘手有望成为AI时代最具潜力的职业之一。

随着大模型与云计算发展，AI智能体正从工具演变为具备人格的数字IP。本文探讨“智能体IP操盘手”这一新兴职业的崛起，涵盖技术开发、人格设计与商业运营，并分析阿里云如何赋能智能体产业化，推动教育与产业融合，开启数字经济新曲线。（238字）

VTJ.PRO推出“双向代码转换引擎”，实现可视化设计与手写代码无缝切换，真正践行“设计即代码，代码即设计”。支持Vue3组件一键生成、源码反向解析，兼顾开发自由度与效率，助力快速原型验证与项目迭代。

MCP广场技术架构解析与效率优化全攻略。通过统一工具接入规范、智能路由引擎及Serverless执行器，显著降低集成成本，提升AI开发效率。实战演示从环境配置到工具调用全流程，并深入讲解异步处理、成本控制、安全接入等企业级方案。实测数据显示，工具接入周期缩短93%，年节省超85万元。适合追求高效AI研发的团队参考。

该HIS系统基于云端部署，采用B/S架构与SaaS模式，专为二级医院设计，快速交付且易于维护。系统融合HIS与EMR，涵盖患者、费用、医嘱、电子病历等核心业务，形成一体化医护工作站。分为基层卫生健康云综合管理系统（供运营商、开发商和监管机构使用）和业务系统（支撑医院运转）。技术上使用Angular、Java、Spring系列框架、MySQL、Redis等。功能模块包括一卡通管理、划价收费、医生工作站、药房药库管理、出入院管理、护士站系统、治疗室管理、财务查询统计及后台维护系统，全面支持医院信息化运作。

本文记录了作者在阿里云 AI Clouder 认证课程《基于通义灵码实现高效AI编码》学习初期的真实经历与反思。起初，作者选择从“无代码”方向的大模型课程《基于百炼平台构建智能体应用》入手，希望借助便捷工具跳过编程基础，但实践中发现效果有限，最终决定回归系统性学习路径，重新从《通义灵码》课程开始夯实技能。 文章回顾了作者的学习动机、选课逻辑、实战中遇到的问题及解决策略，并分享了关于复习方法、实践重要性和持续学习理念的深刻体会。通过这一过程，作者认识到：真正的技术掌握离不开扎实的基础和持续的练习，只有遵循客观学习规律，才能在AI开发道路上走得更远。

本文探讨了以通义灵码为代表的AI编码助手如何推动软件开发从“人驱动工具”向“人机协同创造”演进。文章分析了其技术突破，如意图理解、上下文感知和可解释性，并讨论了开发者价值链条的重构，包括需求抽象、架构设计与代码审查能力的提升。同时，文章展望了行业变革对开发者身份、云生态竞争及技术伦理的影响，强调在AI驱动的“寒武纪大爆发”前夜，唯有持续进化才能适应未来软件工程的“人机共生”文明。

达沃斯调查显示，超4成老板计划2025-2030年因AI自动化削减员工。首当其冲的是软件工程行业，Anthropic CEO称AI可能在12个月内接管几乎所有代码编写工作。面对这一变革，程序员应如何应对？通义灵码作为基于通义大模型的AI研发辅助工具，提供代码生成、智能问答等功能，助力开发者适应AI原生研发新范式。现可直接参与项目，完成未实现功能！

Redis分布式锁主要依靠一个SETNX指令实现的 , 这条命令的含义就是“SET if Not Exists”，即不存在的时候才会设置值。 只有在key不存在的情况下，将键key的值设置为value。如果key已经存在，则SETNX命令不做任何操作。 这个命令的返回值如下。 ● 命令在设置成功时返回1。 ● 命令在设置失败时返回0。 假设此时有线程A和线程B同时访问临界区代码，假设线程A首先执行了SETNX命令，并返回结果1，继续向下执行。而此时线程B再次执行SETNX命令时，返回的结果为0，则线程B不能继续向下执行。只有当线程A执行DELETE命令将设置的锁状态删除时，线程B才会成功执行S

● B+树更便于遍历：由于B+树的数据都存储在叶子结点中，分支结点均为索引，方便扫库，只需要扫一遍叶子结点即可，但是B树因为其分支结点同样存储着数据，我们要找到具体的数据，需要进行一次中序遍历按序来扫，所以B+树更加适合在区间查询的情况，所以通常B+树用于数据库索引。 ● B+树的磁盘读写代价更低：B+树在内部节点上不包含数据信息，因此在内存页中能够存放更多的key。 数据存放的更加紧密，具有更好的空间局部性。因此访问叶子节点上关联的数据也具有更好的缓存命中率。 ● B+树的查询效率更加稳定：由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条

MYSQL存储引擎有很多, 常用的就二种 : MyISAM和InnerDB , 者两种存储引擎的区别 ; ● MyISAM支持256TB的数据存储 , InnerDB只支持64TB的数据存储 ● MyISAM 不支持事务 , InnerDB支持事务 ● MyISAM 不支持外键 , InnerDB支持外键

因为Spring事务是基于代理来实现的，所以某个加了@Transactional的⽅法只有是被代理对象调⽤时， 那么这个注解才会⽣效 , 如果使用的是被代理对象调用, 那么@Transactional会失效 同时如果某个⽅法是private的，那么@Transactional也会失效，因为底层cglib是基于⽗⼦类来实现 的，⼦类是不能重载⽗类的private⽅法的，所以⽆法很好的利⽤代理，也会导致@Transactianal失效 如果在业务中对异常进行了捕获处理 , 出现异常后Spring框架无法感知到异常, @Transactional也会失效

1. Spring事务底层是基于数据库事务和AOP机制的 2. ⾸先对于使⽤了@Transactional注解的Bean，Spring会创建⼀个代理对象作为Bean 3. 当调⽤代理对象的⽅法时，会先判断该⽅法上是否加了@Transactional注解 4. 如果加了，那么则利⽤事务管理器创建⼀个数据库连接 5. 并且修改数据库连接的autocommit属性为false，禁⽌此连接的⾃动提交，这是实现Spring事务⾮ 常重要的⼀步 6. 然后执⾏当前⽅法，⽅法中会执⾏sql 7. 执⾏完当前⽅法后，如果没有出现异常就直接提交事务 8. 如果出现了异常，并且这个异常是需要回滚的就会回滚事务

使用 entrySet 遍历 Map 类集合 KV

通义灵码是一款强大的编程助手，首次使用是在参加天池大赛云原生编程挑战赛时。它以插件形式集成于IDE中，极大简化了理解项目的过程。只需基于代码提问，即可快速获取相关信息，大大提高了开发效率。近期推出的2.0版本支持Deep Seek模型，AI程序员功能更加强大，提供上下文和需求解析，使编程更加便捷高效。随着AI在各行业的普及，掌握AI工具成为程序员不可或缺的技能。加油！