摘要：
HashMap是基于数组+链表+红黑树的哈希表。用于存储键值对。 1.哈希计算和扰动处理，也就是Hash方法 每一个Object都有一个 .hashCode 方法。 (哈希计算)在对hashmap进行插入和查询时，先调用key键的key.hashCode()方法获取一个未处理的int哈希值，在底层代 阅读全文
posted @ 2025-09-17 15:44
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posted @ 2025-09-16 16:08
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posted @ 2025-09-16 16:08
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摘要：
目前尝试投了几家距离较远的公司，但是沟通均未深入，所以停止盲目投递，跳脱出来反思个人问题。 阅读全文
posted @ 2025-09-14 11:36
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摘要：
这是一个简单的登录页面： <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>登录页面</title> </head> <body> <div class="container"> <form id="loginForm"> <input type="text" id="use 阅读全文
posted @ 2025-09-09 17:06
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摘要：
多维度排序算法在企业级应用中的性能优化 业务需求：复杂的数据排序场景 在我们的系统中，排序需求非常多样化： 应用列表排序 创建时间：最新创建的应用排在前面 优先级：精选应用优先显示 用户权限：自己创建的应用优先 部署状态：已部署的应用优先 用户管理排序 注册时间：按注册时间倒序 用户角色：管理员优先 阅读全文
posted @ 2025-09-09 17:05
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摘要：
AI 服务路由策略：如何实现智能负载均衡 在开发 Cheese-Ai-Code 这个 AI 代码生成器的过程中，我意识到一个问题：当多个用户同时使用系统时，如何保证每个请求都能得到及时响应？如何避免单个 AI 服务被过载？这让我深入学习了分布式系统中的负载均衡技术。今天想分享一下我在 AI 服务路由 阅读全文
posted @ 2025-09-09 17:04
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摘要：
告别传统分页：游标分页在实时数据流中的应用 如何高效地加载大量聊天历史记录？传统的分页方案在数据量增大时性能急剧下降，而且在实时数据场景下还会出现数据重复或丢失的问题。作为一个刚毕业的开发者，这次实践让我深入理解了游标分页的原理和优势。今天想分享一下我在实时数据流分页方面的技术探索。 传统分页的痛点 阅读全文
posted @ 2025-09-09 17:03
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摘要：
代码生成接口特别容易被恶意刷取。一个用户如果疯狂调用 API，不仅会耗尽我们的 AI 服务配额，还可能拖垮整个系统。作为一个刚毕业的开发者，这让我深入学习了分布式系统的限流机制。今天想分享一下我在分布式限流方面的实战经验，特别是如何优雅地实现令牌桶算法。 限流的必要性：API 保护的重要性 面临的业 阅读全文
posted @ 2025-09-09 17:02
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摘要：
建造者模式进阶：复杂 AI 服务的优雅构建 AI 服务配置的多样性 在我们的系统中，一个完整的 AI 服务需要配置众多组件： 基础模型配置： 聊天模型（ChatModel） 流式聊天模型（StreamingChatModel） 模型参数（API Key、Base URL、温度等） 功能组件配置： 对 阅读全文
posted @ 2025-09-09 16:55
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摘要：
AI智能路由：策略模式在代码生成中的创新应用 设计背景：多 AI 模型服务的统一管理 在我们的系统中，用户的需求千差万别： 有人想要一个简单的展示页面 有人需要多页面的静态网站 还有人要求复杂的 Vue 项目 面对这样的需求多样性，我们需要： 智能识别需求：根据用户描述自动判断应该使用哪种代码生成方 阅读全文
posted @ 2025-09-09 16:53
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摘要：
模板方法模式实战：统一代码保存流程的设计 问题分析：代码保存流程的复杂性和重复性 在我们的 AI 代码生成器中，系统需要保存不同类型的代码： HTML 单文件：简单的静态页面，所有代码内联在一个 HTML 文件中 多文件项目：分离的 HTML、CSS、JavaScript 文件 Vue 项目：完整的 阅读全文
posted @ 2025-09-09 16:53
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摘要：
🎯 阶段3：设计模式优化 - 极致的抽象 优化需求分析： 在流式改造后发现大量重复代码，作为有追求的程序员，需要通过设计模式来优化代码结构，提升可维护性和扩展性。 痛点识别： 解析器重复：每种类型都有相似的解析逻辑 保存器重复：文件保存流程基本相同，只是细节不同 流式处理重复：每种生成模式都写了一 阅读全文
posted @ 2025-08-15 08:59
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摘要：
🎯 流式改造优化阶段： 流式改造的需求分析： 为了提升用户体验，让用户能实时看到AI生成代码的过程，而不是等待最终结果，需要将原来的同步调用改造为流式输出。 1. 配置流式模型 在yaml配置文件中新增streaming-chat-model配置，设置最大token防止截断 保持与原有chat-m 阅读全文
posted @ 2025-08-13 10:47
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摘要：
🎯初步开发和实现功能阶段： 0. 解决依赖和配置问题 配置yml文件，写好api秘钥和使用的模型 接入langchain4j的Spring依赖和openai依赖 ✅ 正确 1. 开发数据模型层 使用@Description注解和@Data注解在ai的model包下创建两种结果模版 进行需求分析后， 阅读全文
posted @ 2025-08-13 10:04
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