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jvm类加载
类加载机制 类是在运行期间动态加载的。 类的加载指的是将类的 .class 文件中的二进制数据读入到内存中，并转为可执行的代码的过程。 类的生命周期 Java 类的完整生命周期包括图片中这几个阶段： 加载、验证、准备、初始化和卸载这 5 个阶段的顺序是确定的，类的加载过程必须按照这种顺序按部就班地开始。而解析过程在某些情况下可以在初始化阶段之后再开始，这是为了支持 Java 的动态绑定。 类加载过程是指加载、验证、准备、解析和初始化这 5 个阶段。 （一）加载加载流程： 通过类的全限定名获取定义此类的二进制字节流 将字节流所代表的静态存储结构转换为方法区的运行时数据结构 在内存中生成一个代表该类的java.lang.Class对象 加载来源： 本地文件系统: .class文件 网络下载: Applet 压缩包: JAR、WAR文件 运行时计算生成: 动态代理 其他文件生成: JSP （二）验证验证是链接阶段的第一步。验证的目标是确保 Class 文件的字节流中包含的信息符合当前虚拟机的要求，并且不会危害虚拟机自身的安全。 验证阶段大致会完成 4 个阶段的检验动作： 文...
2026-09-04
JDK17 新特性
2026-05-12
大模型理论
大语言模型在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）中，有一项关键技术叫Transformer，这是一种神经网络模型，是如今AI高速发展的主要原因。我们熟知的大模型（Large Language Models，LLM），列如GPT，DeepSeek底层都是采用的Transformer神经网络。 Generative：根据上文预测之后应该出现在哪个文本，从而形成连续的文本输出 Pre-trained：预训练，让大模型可以理解人类语言的语法、词性 Transformer：推理预测，深度学习的一种神经网络模型。多数的AIGC模型都依赖于此 文本向量化将文本相近的变成坐标点，文本语义相近的就距离较近。 将文本转成一组浮点数，放入一个数组，作为多为空间坐标（words–enbedding->vectors） 通过训练调整向量坐标，使其在不同的方向具备含义，让其相近的语义的词在空间中更加接近 两个向量的差，也就是一个向量到另外一个向量，可以表示两个点的不同点；比如man和woman 举例：E(中国)和E(美国)的饮食有什么差别，向量逻辑就是...
2026-05-14
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逻辑设计开始->了解、分析用户->查询满足条件的商品->给用户推荐->新增订单->完成 加粗为大模型处理；其他两个是传统程序处理，将其定义为方法 prompt设计略 function 发送prompt，包含function定义（一个复杂的json） agent任务拆分，判断是否需要调用function 返回function名称和参数 执行函数，拼接结果到prompt，再次发送给大模型 要注意大模型是否支持function 定义function在后续版本中，function也叫做tools。首先定义tools模板： 1234567891011121314@Datapublic class XXXQuery{ @ToolParam(Required = false,description = "根据条件查询课程") private String type; @ToolParam(Required = false,description = "排序方式") private List<...
2026-05-11
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Spring AI 入门 前置知识参考：Spring AI 中文网用于快速接入大模型 以下是 Spring AI、Spring Boot 与 JDK 的版本兼容性整理： Spring AI 版本 Spring Boot 版本 JDK 版本 1.0.x 3.1.x - 3.5.x Java 17 1.1.x 3.5.x Java 17 2.x 4.0.x 及以上 Java 21 大模型选型 自研大模型，AI算法岗（985，211） 云端大模型，阿里百炼 本地 ollama 部署开源大模型 github 大模型评分 调用大模型入门使用百炼大模型创建API-KEY导入maven： 12345678910111213141516171819202122232425262728293031<parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId&...
2026-05-15
RAG了解
RAG主要解决大模型知识受限的缺点，在时间和空间上。 RAG原理将数据全部向量化 向量模型在spring.ai.opendi.embedding.options.model: 配置向量模型，配置完后注入 OpenAiEmbeddingModel 就可以使用了。 1234567891011121314151617181920212223242526@Autowiredprivate OpenAiEmbeddingModel model;@Testpublic void testEmbedding() { // 1.测试数据 // 1.1.用来查询的文本，国际冲突 String query = "国际冲突"; // 1.2.用来做比较的文本 String[] texts = new String[]{ "哈马斯称加沙下阶段停火谈判仍在进行 以方尚未做出承诺", "土耳其、芬兰、瑞典与北约代表将继续就瑞典“入约”问题进行谈判", ...
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