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流式响应线上请求出现“待处理”问题前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。最近在开发一个基于 SSE（Server-Sent Events）的流式接口，后端采用 Plan 模式生成数据。在本地开发调试时，体验非常丝滑：请求发出的第一秒，浏览器就能收到后端返回的第一个 Plan 片段，就像打字机一样一个个蹦出来。

从零起步学习并发编程 || 第一章：初步认识进程与线程总结：进程=资源隔离单位，线程=执行单位。多线程比多进程轻量，但并发需要注意竞态、可见性和原子性问题。

手把手从 0 诠释大模型 API 的本质: Tools + MCP + Skills本文写于 2026 年 02 月 15 日.如今 AI Agent 的各种新概念层出不穷:许多人都会有这样的疑问: Tools 和 MCP 有什么区别? 我用了 MCP 还需要 Tools 吗? Skills 是取代 MCP 的吗? 本文会从 LLM API 的底层设计开始, 一步步介绍 Tools 和 MCP 的区别, 手动实现一个非常简易的 MCP (简易到你会觉得"就这?"), 最后简单提一下 Skills.

Python 面向对象编程：抽象类、接口与继承系统教程传统编程 vs 面向对象编程我们已经完成了Python抽象类、接口和继承的系统学习！让我们回顾一下重点：

李老师的Java笔记

深度解析 | SpringBoot源码解析系列（五）：@ConfigurationProperties | 配置绑定核心原理+实战避坑你好！欢迎回到「SpringBoot源码解析系列」专栏。在前几篇文章中，我们拆解了自动配置原理核心逻辑，而SpringBoot的自动配置类（如DataSourceAutoConfiguration、RedisAutoConfiguration）能“读懂”application.yml中的配置项，核心依赖的就是@ConfigurationProperties注解——它是SpringBoot实现“配置文本→Java对象”绑定的核心，也是生产中“优雅管理配置”的必备技能。

基于Spring Boot + Vue.js的图书管理系统本文将详细介绍一个功能完善的图书管理系统，该项目采用前后端分离架构，实现了学生借书还书、图书检索、管理员图书管理等功能。

Spring Boot 请求处理链路当一个 HTTP 请求到达 Spring Boot 应用时，它经历的完整路径如下：连接器监听 (Connector): 嵌入式 Tomcat（或其他容器）的 Acceptor 线程监听到 TCP 连接。

Spring Boot自动配置黑魔法：手写Starter实现原理深度解析Spring Boot的自动配置看似魔法，实则有迹可循。本文将手把手教你从零实现一个生产级Starter，深入解析@EnableAutoConfiguration、@Conditional、spring.factories等核心机制。通过完整源码实现、原理分析、性能优化，揭开Spring Boot自动配置的神秘面纱，让你从"使用者"变为"创造者"。

大模型对齐终极指南：RLHF 与DPO本手册涵盖从 LoRA 微调参数设置到 RLHF/DPO 对齐算法的核心逻辑、数学本质及工程陷阱。在 SFT 或对齐阶段，LoRA 是最常用的“手术刀”。其性能由两个核心参数决定：

Servlet用来接收、处理客户端请求、响应给浏览器的动态资源。在整个 Web 应用中，Servlet 主要负责处理请求、协同调度功能以及响应数据。可以把 Servlet 称为 Web 应用中的控制器。

程序猿阿越

Kafka4（一）KRaft下的Controller本文分析KRaft模式下Controller的运作模式：注：节点1，使用--standalone：其他节点，使用--no-initial-controllers：

day09 - Spring启动前言：本文摘要： Spring启动的核心流程围绕ApplicationContext的初始化展开，主要分为以下几个阶段：

Spring 多实例注入Spring 容器中保存的 bean 默认是单例的，通常来说这样做可以降低 bean 对象创建的频率，在某些访问量大的场景下可以节省对象创建消耗的时间，提高响应性能。但在一些其他场景，比如脚本调度处理多个消息队列中的消息，这时候拉取各个队列消息的步骤是完全相同的，只不过各条队列的名称和密码不一样，显然可以使用一个专门的 processor来处理，以便减少重复代码。这样一来，一个解决方式是每一条队列使用一个单独的processor实例，这就需要用到 Spring 的多实例注入了

Flask - 常见应用部署方案开发调试阶段，运行 Flask 的方式多直接使用 app.run()，但 Flask 内置的 WSGI Server 的性能并不高。对于生产环境，一般使用 gunicorn。如果老项目并不需要多高的性能，而且用了很多单进程内的共享变量，使用 gunicorn 会影响不同会话间的通信，那么也可以试试直接用 gevent。

数据流分析的核心格（Lattice）系统数据流分析的核心格（Lattice）系统。它通过一个三值格（Top / CopyOf / Bottom）精确地跟踪每个寄存器是“某个其他寄存器的直接复制”还是“通过计算产生的新值”，并定义了meet操作来合并来自不同控制流路径的信息（通常在Phi函数处）。

键盘鼓手苏苏

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搭建Golang gRPC环境：protoc、protoc-gen-go 和 protoc-gen-go-grpc 工具安装教程参考文章：本文开发环境，均为 windows 环境，mac 环境其实也类似 ~① 编译proto文件，相关插件简单介绍：

Rust 中的内存对齐你想弄清楚“内存对齐”和“类型对齐”这两个概念的核心区别，尤其是结合之前聊到的 Point 结构体（包含 i32、f64 等类型）来理解它们的关系和边界。

我爱娃哈哈

SpringBoot + 决策表（Decision Table）+ Excel 导入：运营人员直接配置复杂规则逻辑今天咱们聊聊一个在业务规则管理中非常实用的话题：如何让运营人员也能轻松配置复杂的业务规则。在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景：

Cache技术分享

324. Java Stream API - 实现 Collector 接口：自定义你的流式收集器在 Java Stream API 中，Collector 是终端操作 collect() 背后的核心接口。如果你希望完全掌控数据收集的过程——比如构造特定的数据结构、在并行流中定制合并方式等——那就需要了解如何实现这个接口。