本文旨在介绍Java企业级开发框架Spring Web MVC和Spring MVC的基础知识。首先，概述了Spring MVC框架的核心概念和工作原理。接着，详细讲解了`@RequestMapping`注解的用法，该注解在Spring MVC中用于将HTTP请求映射到特定的控制器处理方法。此外，还介绍了Postman，这是一个流行的API开发工具，用于测试和调试HTTP请求。
本文旨在深入探讨SpringBoot框架中的`@RestController`与`@Controller`注解之间的联系和差异。`@RestController`是`@Controller`和`@ResponseBody`的组合注解，专门用于构建符合RESTful风格的API接口。使用`@RestController`时，方法的返回值将直接作为响应体（如JSON或XML格式），无需进行页面跳转或视图解析。相比之下，`@Controller`注解用于传统的MVC架构，其处理请求后通常返回视图作为响应。在现代前后端分离的架构中，前端框架（如Vue）负责数据渲染和页面展示，而后端API只需提供数据，因此对返回视图的需求减少。
在探讨SpringBoot框架中的跨域问题时，需要理解浏览器的同源策略（Same-Origin Policy）。该策略出于保护用户信息安全的考虑，仅允许页面请求与当前页面具有相同协议、域名和端口的资源。当JavaScript尝试发起的请求违反了这一策略，即请求的目标与页面的域名、端口或协议不一致时，浏览器将阻止这些请求的发送或接收。针对SpringBoot项目中的跨域问题，可以从应用层面采取多种解决方案，包括但不限于以下八种方法：1. 应用层面的直接解决策略；2. 利用反向代理技术来解决跨域问题。这些方法能够有效地解决因违反同源策略而导致的跨域请求问题。
根据Trellix的最新报告，地区性冲突如俄罗斯与乌克兰的战争以及以色列与哈马斯之间的冲突，已导致网络攻击和黑客活动显著增加。报告特别指出，由人工智能技术驱动的勒索软件成为网络安全领域的新威胁。这些冲突不仅加剧了地缘政治紧张局势，还引发了全球范围内的网络安全问题，企业和个人都需提高警惕，加强防护措施。
随着人工智能技术的不断进步，“记忆”这一概念变得日益重要。在Madrona与微软AI业务负责人Mustafa Suleyman的IA峰会对话中，他强调记忆不仅是一个功能，更是一种能够彻底改变人工智能与人类互动方式的革命性力量。记忆被视为实现个性化体验的核心要素，通过存储和利用用户的历史数据，AI可以提供更加精准和个性化的服务，从而增强用户体验。
研究人员开发了一种先进的方法，旨在动态变化的数据环境中，利用随机时刻收集的数据分布信息，构建能够在任何特定时刻适应并生成有效神经网络的模型。这种方法显著提升了模型在时间域内的泛化能力，使其能够应对领域数据分布的持续变化，实现了在不同时间点对数据的准确预测和处理。
本文旨在深入探讨十种主流的大型语言模型（LLM）推理框架，对比它们在不同应用场景下的技术特性和优势。文章将为研究人员和工程团队提供技术方案选择的参考，无论是在消费级硬件上进行模型实验，还是在生产环境中部署大规模模型。
大家好！由于近期个人事务繁忙，未能及时更新文章，在此向大家致歉。今天，我们将一起学习MySQL数据库的基本操作。文章将从基础知识入手，逐步深入，遵循我们一贯的原则：先解释概念，再介绍具体应用。让我们开始吧！
本文将深入探讨Spring Cloud Alibaba框架中的Nacos服务管理功能，以及Feign客户端的负载均衡机制。文章将以服务提供者和服务消费者之间的交互为例，详细解释Nacos在服务发现和管理中的作用，LoadBalancer在实现负载均衡时的关键角色，以及如何通过Feign进行高效的远程服务调用。
同城双活架构是指在一个城市或相近地理区域内建立两个或多个数据中心，这些数据中心被统称为一个Region。通过这种架构，可以实现资源的高效利用和业务流量的均衡分配，从而提高系统的可用性和稳定性。
在众多实际问题中，由于无法对整个总体进行全面研究，抽样方法成为了一种通过样本推断总体特征的有效途径。合理运用抽样技术，不仅可以降低研究成本和缩短研究时间，还能最大限度地保持样本对总体特征的代表性。通过科学的抽样方法，研究人员能够更高效、准确地获取所需信息，从而为决策提供可靠依据。
在创建高效能网站的过程中，JavaScript 扮演着双重角色：它既能成为开发者的得力助手，也可能成为性能瓶颈的源头。通过采用一系列精选的优化策略，如代码压缩、异步加载和事件委托等，可以显著提升网站的加载速度，进而增强用户体验的流畅度。这些策略不仅能够减少页面加载时间，还能提高用户的满意度和留存率。
DeepMind 最新研究通过语言游戏训练大型模型，使其能够像 AlphaGo 那样进行自我对弈。在这个框架中，AI 系统在一个封闭且自给自足的环境中运行，不再依赖外部数据。为了实现这一目标，智能体需要满足三个核心条件：反馈必须与目标一致，数据覆盖范围需要广泛，以及必须有足够的计算资源支持。
微软研究院与加州大学合作开发了一项名为Flow-DPO的新技术。这项技术结合了在线学习流（Flow）和直接偏好优化（DPO）方法，旨在提升大型语言模型（LLM）的推理能力。通过应用Flow-DPO，LLM能够生成更详尽和准确的推理路径，从而在数学问题解答上表现出色，得分提高了5分。
> ChatGPT作为当前最热门的人工智能应用之一，其周活跃用户数已达到2.5亿，公司估值高达1500亿美元，成为人工智能创业公司中的佼佼者。尽管如此，ChatGPT在某些特定话题上表现出谨慎的态度，避免讨论某些特定人物，这引发了外界的好奇和猜测。OpenAI的这一做法不仅体现了其对用户隐私和安全的重视，也暗示了其背后更大的战略意图。
本文探讨了将图结构转换为文本序列的技术，使得大型AI模型能够直接理解图结构数据。在图推理任务中，由于需要执行更复杂的计算，其性能通常低于节点计数任务。特别是在最大度计算任务中，性能表现尤为明显。当使用默认的节点标签时，在one-shot学习设置下，度中心性和PageRank算法能够达到最佳效果。
