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~
网站:http://ixiancheng.cn/ 微信订阅号:小马哥学JAVA
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。
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。
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。
【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】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。
【11月更文挑战第17天】Netty是一个基于Java NIO(Non-blocking I/O)的高性能、异步事件驱动的网络应用框架。使用Netty,开发者可以快速、高效地开发可扩展的网络服务器和客户端程序。本文将带您从Netty的背景、业务场景、功能点、解决问题的关键、底层原理实现,到编写一个详细的Java示例,全面了解Netty,帮助您从入门到精通。
【11月更文挑战第14天】在当今的IT行业中,微服务架构已经成为构建大型、复杂系统的重要范式。本文将从微服务架构的背景、业务场景、功能点、底层原理、实战、设计模式等多个方面进行深度解析,并结合京东电商的案例,探讨微服务架构在实际应用中的实施与效果。
【11月更文挑战第12天】随着生成式AI的快速发展,企业对智能化信息检索和生成的需求日益增加。传统的知识库系统往往局限于静态的数据存储和查询,难以满足复杂多变的业务需求。而检索增强生成(RAG, Retrieval-Augmented Generation)技术的出现,为企业级私有知识库的建设提供了新的解决方案。LLamaIndex作为专为LLMs(大型语言模型)设计的私有知识索引工具,结合RAG Workflow工作流,能够构建高效、智能的企业级私有知识库,满足企业对于知识管理和智能问答的多样化需求。
【11月更文挑战第11天】在当今大数据时代,风险数据集市作为金融机构的核心基础设施之一,扮演着至关重要的角色。它不仅为银行、保险等金融机构提供了全面、准确的风险数据支持,还帮助这些机构实现了风险管理的精细化和智能化。本文将深入探讨一种基于大数据Lambda架构设计的风险数据集市整体架构,并详细介绍其底层实现原理及实现方式。
【11月更文挑战第10天】随着大数据时代的到来,数据量的激增给传统的数据处理架构带来了巨大的挑战。传统的“存算一体”架构,即计算资源与存储资源紧密耦合,在处理海量数据时逐渐显露出其局限性。为了应对这些挑战,存算分离(Disaggregated Storage and Compute Architecture)和计算向数据移动(Compute Moves to Data)两种架构应运而生,成为大数据处理领域的热门技术。
【11月更文挑战第6天】随着深度学习模型规模的日益增大,训练这些模型所需的计算资源和时间成本也随之增加。传统的单机训练方式已难以应对大规模模型的训练需求。
【11月更文挑战第4天】在当今高并发的互联网环境中,负载均衡技术已经成为提升Web系统性能不可或缺的一环。通过有效地将请求分发到多个服务器上,负载均衡不仅能够提高系统的响应速度和处理能力,还能增强系统的可扩展性和稳定性。本文将结合我参与的一个实际软件项目,从项目概述、负载均衡算法原理以及实际应用三个方面,深入探讨负载均衡技术在Web系统中的应用。
【11月更文挑战第3天】随着深度学习技术的不断发展,大规模模型的训练需求日益增长。为了应对这种需求,分布式训练框架应运而生,其中DeepSpeed和Megatron是两个备受瞩目的框架。本文将深入探讨这两个框架的背景、业务场景、优缺点、主要功能及底层实现逻辑,并提供一个基于Java语言的简单demo例子,帮助读者更好地理解这些技术。
【11月更文挑战第1天】系统安全架构是保护信息系统免受各种威胁和攻击的关键。作为系统架构师,设计一套完善的系统安全架构不仅需要对各种安全威胁有深入理解,还需要熟练掌握各种安全技术和工具。
【10月更文挑战第24天】随着互联网技术的不断发展,传统的单体应用架构逐渐暴露出扩展性差、迭代速度慢等问题。为了应对这些挑战,云原生技术应运而生。云原生是一种利用云计算的优势,以更灵活、可扩展和可靠的方式构建和部署应用程序的方法。它强调以容器、微服务、自动化和持续交付为核心,旨在提高开发效率、增强系统的灵活性和可维护性。阿里云作为国内领先的云服务商,在云原生领域有着深厚的积累和实践。
【10月更文挑战第24天】在当今数字化时代,云计算已经成为企业IT架构的核心。云原生作为云计算的最新演进形态,旨在通过一系列先进的技术和实践,帮助企业构建高效、弹性、可观测的应用系统。本文将从IO优化、key问题解决、多线程意义以及AI处理等多个维度,深入探讨云原生技术的内涵与外延,并结合Java和AI技术给出相应的示例。
【10月更文挑战第23天】在人工智能(AI)技术飞速发展的今天,大模型如通义千问(阿里云推出的生成式对话引擎)等已成为推动智能应用创新的重要力量。然而,对于许多开发者而言,如何高效、便捷地接入这些大模型并构建出功能丰富的智能应用仍是一个挑战。
【10月更文挑战第23天】在现代分布式系统中,多级缓存架构因其能够显著提高系统性能和响应速度而被广泛应用。
【10月更文挑战第22天】实时操作系统(RTOS,Real-Time Operating System)是一种能够在严格的时间限制内响应外部事件并处理任务的操作系统。它以其高效、高速、可靠的特点,广泛应用于工业自动化、航空航天、医疗设备、交通控制等领域。本文将深入浅出地介绍RTOS的相关概念、底层原理、作用与功能,并探讨在Java中实现实时系统的方法。
【10月更文挑战第21天】在数据库管理系统中,日志是保障数据一致性和完整性的关键机制。MySQL作为一种广泛使用的关系型数据库管理系统,提供了多种日志类型来满足不同的需求。本文将详细介绍MySQL中的Redo Log、Undo Log和Binlog,从背景、业务场景、功能、底层实现原理、使用措施等方面进行详细分析,并通过Java代码示例展示如何与这些日志进行交互。
【10月更文挑战第21天】在电商领域,尤其是在像京东这样的大型电商平台中,防止订单重复提交与支付是一项至关重要的任务。
【10月更文挑战第18天】在数据库系统中,磁盘IO操作是性能瓶颈之一。为了提高数据访问速度,减少磁盘IO,MySQL引入了缓存机制。其中,Buffer Pool是InnoDB存储引擎中用于缓存磁盘上的数据页和索引页的内存区域。通过缓存频繁访问的数据和索引,Buffer Pool能够显著提高数据库的读写性能。
【10月更文挑战第17天】在数据库管理和分布式系统设计中,事务(Transaction)扮演着至关重要的角色。事务的四大特性——原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability),通常简称为ACID特性。
【10月更文挑战第12天】在数据库架构设计与优化中,索引的使用是提升查询性能的关键手段之一。其中,MySQL的最左前缀优化原则(Leftmost Prefix Principle)是复合索引(Composite Index)应用中的核心策略。作为资深架构师,深入理解并掌握这一原则,对于平衡数据库性能与维护成本至关重要。本文将详细解读最左前缀优化原则的功能特点、业务场景、优缺点、底层原理,并通过Java示例展示其实现方式。
【10月更文挑战第7天】在分布式系统中,多个进程或节点可能需要同时访问和操作共享资源。为了确保数据的一致性和系统的稳定性,我们需要一种机制来协调这些进程或节点的访问,避免并发冲突和竞态条件。分布式锁服务正是为此而生的一种解决方案。它通过在网络环境中实现锁机制,确保同一时间只有一个进程或节点能够访问和操作共享资源。
【10月更文挑战第7天】湖仓一体架构深度解析:构建企业级数据管理与分析的新基石
【10月更文挑战第2天】构建一个能够处理亿级流量的电商平台微服务架构是一个庞大且复杂的任务,这通常涉及到多个微服务、数据库分库分表、缓存策略、消息队列、负载均衡、熔断降级、分布式事务等一系列高级技术和架构模式。
【10月更文挑战第2天】在大数据量系统中,分布式ID生成是一个关键问题。为了保证在分布式环境下生成的ID唯一、有序且高效,业界提出了多种解决方案,其中雪花算法(Snowflake Algorithm)是一种广泛应用的分布式ID生成算法。本文将详细介绍雪花算法的原理、实现及其处理时钟回拨问题的方法,并提供Java代码示例。
Redlock分布式锁在高并发场景下可能面临的问题主要包括:网络延迟、时钟偏移、单点故障、宕机重启问题、脑裂问题以及效率低等。接下来,我将使用Java代码示例来说明其中一些问题。
下面我将详细介绍UDP、HTTP、SSL、TLS协议及其工作原理,并提供Java代码示例(由于Deno是一个基于Node.js的运行时,Java代码无法直接在Deno中运行,但可以通过理解Java示例来类比Deno中的实现)。
【10月更文挑战第1天】Spring框架以其强大的控制反转(IOC)和面向切面编程(AOP)功能,成为Java企业级开发中的首选框架。本文将深入探讨Spring IOC和AOP的底层原理,并通过源码解析来揭示其实现机制。同时,我们还将探讨Spring事务管理的核心原理,并给出相应的源码示例。
作为一名拥有十年研发经验的工程师,对Spring框架尤其是其IOC(Inversion of Control,控制反转)容器的核心实现原理有着深入的理解。
RocketMQ作为一款高性能、高可靠、高实时、分布式特点的消息中间件,其核心作用主要体现在异步处理、削峰填谷以及系统解耦三个方面。
在Java项目中实现InfluxDB的落地应用,主要包括添加InfluxDB的Java客户端依赖、创建数据库连接、执行数据的增删改查操作等步骤
Apache HBase 落地 Java 实战主要涉及使用 Java API 来操作 HBase 数据库,包括表的创建、删除、数据的插入、查询等操作。以下是一个基于 Java 的 HBase 实战指南,包括关键步骤和示例代码。
在大数据时代,数据的存储和管理成为了企业面临的一大挑战。随着数据量的急剧增长和数据结构的多样化,传统的关系型数据库(如RDBMS)逐渐显现出局限性。
Dubbo是一款由阿里巴巴开源的高性能、轻量级的Java分布式服务框架,它致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。
在云计算与微服务架构日益盛行的今天,Docker作为容器化技术的佼佼者,正引领着一场软件开发与部署的革命。它不仅极大地提升了应用部署的灵活性与效率,还为持续集成/持续部署(CI/CD)提供了强有力的支撑。
【9月更文挑战第9天】Elasticsearch(简称ES)是一种基于Lucene构建的分布式搜索和分析引擎,广泛用于全文搜索、结构化搜索、分析以及日志实时分析等场景。
【9月更文挑战第8天】在数据爆炸的时代,如何快速、准确地从海量数据中检索出有价值的信息成为了企业面临的重要挑战。ElasticSearch,作为一款基于Lucene的开源分布式搜索和分析引擎,凭借其强大的实时搜索、分析和扩展能力,成为了众多企业的首选。本文将深入解析ElasticSearch的核心原理、架构设计及优化实践,帮助读者全面理解这一强大的工具。
【9月更文挑战第7天】在.NET 3.5环境下,HttpWebRequest 类是处理HTTP请求的一个核心组件,它封装了HTTP协议的细节,使得开发者可以方便地发送HTTP请求并接收响应。本文将详细介绍HttpWebRequest的核心用法及其实战应用。