牧云

怀璧慎显，博识谨言。

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2026-05-07
深度解析 JVM 内存体系：从底层结构到并发模型在 Java 开发进阶之路上，JVM（Java 虚拟机）的内存管理始终是核心难点。许多开发者容易混淆 JVM 运行时数据区、Java 内存模型 (JMM)、方法区实现演变以及常量池机制。本文将结合 JDK 8+ 的主流环境，层层剥离这些概念，带你构建清晰、准确的 JVM 内存知识图谱。一、厘清
- 2026-05-07
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2026-05-06
RocketMQ 事务消息：消费者失败，生产者需要回滚吗？在分布式系统开发中，RocketMQ 的事务消息（Transaction Message）是保证数据最终一致性的利器。然而，很多开发者在使用时会产生一个核心疑问：如果消费者消费消息失败了，发送方（Producer）已经提交的事务需要回滚吗？答案非常明确：不需要，也不应该回滚。本文将深入解析 Ro
- 2026-05-06
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- 技术专题
2026-04-23
构建安全的 AI Agent：深入解析沙箱环境原理与实战在 Large Language Model (LLM) 驱动的 Agent 应用中，赋予 AI “行动能力”（如执行代码、操作文件）是提升其智能水平的关键。然而，让不可信的 LLM 生成代码并在服务器上直接运行，无异于在系统中打开了一扇后门。沙箱（Sandbox）正是为了解决这一安全困境而生的
- 2026-04-23
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- AI
2026-04-23
RAG 核心调优：深入理解 Chunk Size 与 Overlap 及其在 Spring AI 中的实践在构建检索增强生成（RAG）应用时，我们往往将大部分精力集中在提示词工程（Prompt Engineering）或大模型的选择上。然而，决定 RAG 系统下限的关键环节，往往是被忽视的数据预处理阶段。其中，Chunk Size（块大小）和 Chunk Overlap（块重叠）是两个最基础却最具影响
- 2026-04-23
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2026-04-22
牛客算法：位运算明明的随机数_牛客题霸_牛客网 import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; public class Main { public static vo
- 2026-04-22
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- 经典算法
2026-04-22
力扣算法：双指针 + 覆盖删除 https://leetcode.cn/problems/remove-element/solutions/730203/yi-chu-yuan-su-by-leetcode-solution-svxi/ int removeElement(int* nums, int numsSize, int
- 2026-04-22
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- 经典算法
2026-04-21
Spring AI Alibaba 实战：构建“图文并茂”的 RAG 系统在构建企业级 RAG（检索增强生成）系统时，纯文本问答已无法满足用户对信息密度和直观性的需求。当用户提问涉及数据趋势、界面布局或复杂流程时，如果系统能像人类专家一样，不仅给出文字结论，还能精准引用并展示关键图表或截图，体验将产生质的飞跃。然而，工程落地中常面临三大核心挑战：存储架构：图片数据存在
- 2026-04-21
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- SpringAI Alibaba
- SpringAI特性实战
2026-04-21
Spring AI Alibaba 实战：构建支持“图文检索”的 RAG 应用（含 OCR 深度解析与智能路由）在构建企业级 RAG（检索增强生成）系统时，纯文本处理已无法满足复杂场景需求。文档中的图表、截图以及用户直接上传的图片提问，成为了提升智能问答体验的关键。本文将基于 Spring AI Alibaba，结合阿里云 DashScope（通义千问系列）模型及 OCR 技术，深入探讨如何处理文档切片中的
- 2026-04-21
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2026-04-20
Spring AI 进阶指南：Hooks、Interceptors 与 Advisors 的深度辨析在构建基于大语言模型（LLM）的应用时，开发者经常面临一个困惑：我该如何控制模型的输入输出？又该如何管理智能体（Agent）的复杂执行流程？在 Spring AI 生态系统中，你可能会遇到三个相似但截然不同的概念： Spring AI Core 的 Advisors Spring AI Aliba
- 2026-04-20
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2026-04-20
深度解析：Deep Research 与 ReAct —— AI 智能体的“战略家”与“执行者” 在人工智能飞速发展的今天，我们常常听到两个热词：ReAct 和 Deep Research。对于非技术背景的读者来说，它们听起来可能很像——都是让 AI 变得更聪明的方法。但实际上，它们处于完全不同的维度，解决的是不同层级的问题。如果把 AI 比作一个员工： ReAct 是它的工作习惯（边想边做，
- 2026-04-20
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