你有没有遇到这种情况：我有一个很棒的想法，想要开发出一个“改变世界”的项目，但是我既没有技术，也没有人脉，甚至没有资金，导致我始终没有办法开始行动，痛苦万分。就比如在黑客大赛上，我想到一个一定可以得奖的点子，但是却找不到合伙人，也无法独自完成，导致机会白白溜走。

22年底ChatGPT就已风靡行业内外，简单来说，它是基于自然语言生成式 AI 模型，打造的一款聊天机器人。是 OpenAI 于 11 月 30 日推出的最新作品，供公众免费测试。他可以根据用户的提示，模仿类似人类的对话，和普通的智能机器人有天地之别，非常真实。我们跟他说各种内容，比如写代码、汇总周报、写邮件、写诗句、查百科...

​UUID（通用唯一识别码）是由32个十六进制数组成的无序字符串，通过一定的算法计算出来。为了保证其唯一性，UUID规范定义了包括网卡MAC地址、时间戳、名字空间（Namespace）、随机或伪随机数、时序等元素，以及从这些元素生成UUID的算法。一般来说，算法可以保证任何地方产生的任意一个UUID都不会相同，但这个唯一性是有...

之前在 《iOS16新特性:灵动岛适配开发与到家业务场景结合的探索实践》 里介绍了iOS16新的特性：实时更新（Live Activity）中灵动岛的适配流程，但其实除了灵动岛的展示样式，Live Activity还有一种非常实用的应用场景，那就是锁屏界面实时状态更新：

gRPC 是开发中常用的开源高性能远程过程调用（RPC）框架，tonic 是基于 HTTP/2 的 gRPC 实现，专注于高性能、互操作性和灵活性。该库的创建是为了对 async/await 提供一流的支持，并充当用 Rust 编写的生产系统的核心构建块。今天我们聊聊通过使用tonic 调用grpc的的具体过程。

大促备战，最大的隐患项之一就是慢SQL，对于服务平稳运行带来的破坏性最大，也是日常工作中经常带来整个应用抖动的最大隐患，在日常开发中如何避免出现慢SQL，出现了慢SQL应该按照什么思路去解决是我们必须要知道的。本文主要介绍对于慢SQL的排查、解决思路，通过一个个实际的例子深入分析总结，以便更快更准确的定位并...

上图所示是接口所属位置、对电商平台或在线商店而言，分类查商品都是很重要的，通过为用户提供清晰的商品分类，帮助他们快速找到所需产品，节省浏览时间，提升购物效率，是购物结算产生GMV的核心环节。那么电商平台为什么都很看重商品信息的爬取？

本片内容是【AI思维空间】ChatGPT纵横编程世界，点亮智慧火花的续作，主要记录组内开发小伙伴儿们在开发过程中的实际应用案例，记录典型案例，尽量不要和其他人重复，以解决开发过程中的实际问题为主，设计、方案、编码、测试、集成、部署等等；

通过使用SpringTxAsync组件，我们成功地解决了在仓储平台（WMS6）中的异步调用需求。经过近二年多的实践并经历了两次618活动以及两次双11活动，该组件已经在我们的所有应用中稳定运行并成功应用于各种业务场景。

JAVA1.8得益于Lambda所带来的函数式编程，引入了一个全新的Stream流概念Stream流式思想类似于工厂车间的“生产流水线”，Stream流不是一种数据结构，不保存数据，而是对数据进行加工处理。Stream可以看作是流水线上的一个工序。在流水线上，通过多个工序让一个原材料加工成一个商品。

1 背景最近在做需求的时候需要在一张表中增加一个字段。这张表情况如下：1、拆分了多个库多张表2、库表拆分按表中商户编码字段hash之后取模进行拆分由于库表拆分按照商户编码，有些大商家的单子数量远远要高于其他普通商家，这样就造成了严重的数据倾斜。在增加字段的时候尝试多种办法，执行多次都添加失败。虽然通过一...

这篇主要介绍对慢 SQL 优化的一些手段，而在讲解具体的优化措施之前，我想先对 EXPLAIN 进行介绍，它是我们在分析查询时必要的操作，理解了它输出结果的内容更有利于我们优化 SQL。为了方便大家的阅读，在下文中规定类似 key1 的表示二级索引，key\_part1 表示联合索引的第一部分，unique\_key1 则表示唯一二级索引，pri...

API在我们日常开发工作中是比较直观可以看到的，比如在 Spring 项目中，我们通常习惯在写 service 层代码前，添加一个接口层，对于 service 的调用一般也都是基于接口操作，通过依赖注入，可以使用接口实现类的实例。

规则描述：你正在参加一个游戏节目，你被要求在三扇门中选择一扇：其中一扇后面有一辆车；其余两扇后面则是山羊。你选择了一道门，假设是一号门，然后知道门后面有什么的主持人，开启了另一扇后面有山羊的门，假设是三号门。他然后问你：“你想选择二号门吗？请问若想获得车，参赛者应该换二号门吗？

我们在上篇 高性能MySQL实战（一）：表结构 中已经建立好了表结构，这篇我们则是针对已有的表结构和搜索条件为表创建索引。1. 根据搜索条件创建索引我们还是先将表结构的初始化 SQL 拿过来： {代码...} 现有如下搜索条件：根据 接口名称 来搜索对应的调用日志根据 状态 查询成功或异常的调用日志根据 接口名称 和 状态 ...

本文主要基于京东物流的分拣业务平台在生产环境遇到的一些安全类问题，进行定位并采取合适的解决方案进行安全治理，引出对行业内不同业务领域、不同类型系统的安全治理方案的探究，最后笔者也基于自己在金融领域的经验进行了关于API网关治理方案的分享。

针对场景文本检测任务，近期基于DEtection TRansformer (DETR) 框架预测控制点的研究工作较为活跃。在基于DETR的检测器中，query的构建方式至关重要，现有方法中较为粗糙的位置先验信息构建导致了较低的训练效率以及性能。除此之外，在如何监督模型方面，之前工作中使用的点标签形式影射了人的阅读顺序，本文观察到这实...

这句SQL会使得MySQL在无法利用索引的情况下跳过1000000条记录后，再获取10条记录，其性能可想而知。这种查询偏移量过大的场景我们称为深分页。

日志是应用程序的重要组成部分。无论是服务端程序还是客户端程序都需要日志做为错误输出或者业务记录。在这篇文章中，我们结合log4rs聊聊rust 程序中如何使用日志。 log4rs类似java生态中的log4j,使用方式也很相似

在之前的文章中，我们介绍了弹性数据库连接失效的背景，并探讨了HikariCP、Druid连接池探活策略的相关内容。在本文中，我们将会继续探讨另一个线上常用的连接池——DBCP，并为您介绍如何在使用DBCP时实现最佳实践的弹性数据库连接池探活策略。

上次我们聊到 CLI 的领域交互模式。在领域交互模式中，可能存在多层次的子命令。在使用过程中如果全评记忆的话，命令少还好，多了真心记不住。频繁 --help 也是个很麻烦的事情。如果每次按 'tab' 键就可以提示或补齐命令是不是很方便呢。这一节我们就来说说 'autocommplete' 如何实现。我们还是以interactcli-rs中的实现...

JSF业务线程池使用JDK的线程池技术，缺省情况下采用Cached模式（核心线程数20，最大线程数200）。此外，还提供了Fixed固定线程大小的模式，两种模式均可设置请求队列大小。

身体姿态估计旨在识别出给定图像中人或者动物实例身体的关键点，除了典型的身体骨骼关键点，还可以包括手、脚、脸部等关键点，是计算机视觉领域的基本任务之一。目前，视觉transformer已经在识别、检测、分割等多个视觉任务上展现出来很好的性能。在身体姿态估计任务上，使用CNN提取的特征，结合定制化的transformer模块...

在上一篇文章中，我们介绍了弹性数据库连接失效的背景，并探讨了HikariCP连接池探活策略的相关内容。在本文中，我们将会继续探讨另一个线上常用的连接池——Druid，并为您介绍如何在使用Druid时实现最佳实践的弹性数据库连接池探活策略。

在我看来学习一门计算机语言和学习人类语言有很多共通之处。我们学习人类语言是从单个的词开始，然后是简单句子，通过不断的与他人交互练习掌握语法和语言习惯。当熟练到一定程度就可以表达思想。计算的语言也差不多，熟悉关键词，基本逻辑，标准库，写应用。只是沟通的对象是机器而已。

Web应用防火墙对网站、APP的业务流量安全及合规性保护，对业务流量的识别恶意特征提取、分析识别出恶意流量并进行处理， 将正常安全的流量回源到业务服务器， 保护网站核心业务和数据安全。

如果您仔细分析过任何一个网站的请求日志，您肯定会发现一些可疑的流量，那可能就是爬虫流量。根据Imperva发布的《2023 Imperva Bad Bot Report》在2022年的所有互联网流量中，47.4%是爬虫流量。与2021年的42.3%相比，增长了5.1%。在这些爬虫流量中，30.2%是恶意爬虫，比2021年的27.7%增长了2.5%。

数据库连接建立是比较昂贵的操作（至少对于 OLTP），不仅要建立 TCP 连接外还需要进行连接鉴权操作，所以客户端通常会把数据库连接保存到连接池中进行复用。连接池维护到弹性数据库（JED）的长连接，弹性数据库默认不会主动关闭客户端连接（除非报错），但一般客户端到弹性数据库之间还会有负载均衡代理，它们通常为了节...

本文与大家一起学习并介绍领域驱动设计(Domain Drive Design) 简称DDD，以及为什么我们需要领域驱动设计，它有哪些优缺点，尽量用一些通俗易懂文字来描述讲解领域驱动设计，本篇并不会从深层大论述讲解落地实现，这些大家可以在了解入门后再去深层次学习探讨或在后续进阶和高级篇了解，希望通过本文介绍，可以让大家快速...

目前，大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上，效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。