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05:16 PM · Nov 07 ,2025
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AmbitionGarden 頭像

Ambition的後花園 - 使用java語言如何實現一句話的分詞，不依賴es，可以引入依賴，給個樣例

在Java中實現一句話分詞而不依賴ES（Elasticsearch），有多種成熟的開源分詞庫可以選擇。下面我為你介紹幾種主流方案，並提供相應的代碼示例。 1. 使用HanLP進行分詞 HanLP是一個功能豐富的自然語言處理庫，分詞準確度高，支持詞性標註。 Maven依賴： dependency groupIdcom.hankcs/groupId artifactIdhanlp/

List , System , 後端開發 , JAVA

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u_17513518 頭像

愛看C語言的BK - Java 21天學習計劃 - 第一天

今日主題：Java基礎入門與環境搭建 學習目標 瞭解Java語言特點和應用領域 完成Java開發環境搭建 編寫並運行第一個Java程序 掌握Java程序的基本結構 詳細內容 1. Java語言簡介（30分鐘） Java特點：跨平台、面向對象、自動內存管理 Java三大平台：

System , AI寫作 , aigc , JAVA

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u_16847549 頭像

木子aller - Java反射性能優化：從"拖後腿"到"跟得上"的實戰方案

前陣子做一個ORM框架，用反射實現實體類和數據庫字段的映射，結果壓測時發現反射調用比直接調用慢了20倍，直接拖累了整個框架的性能。後來花了三天時間優化，把反射耗時降到了接近直接調用的水平——原來反射性能差不是不能解決，只是需要找對方法。 Java反射雖然靈活（能在運行時操作類和方法），但因為要繞過編譯期檢查、動態解析類信息，默認情況下性能確實不盡如人意。不過通過合理的緩存策

軟件研發 , System , 字節碼 , 緩存

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步_步_為營 - 深度剖析.NET中HttpClient的請求重試機制：可靠性提升與實踐優化

深度剖析.NET中HttpClient的請求重試機制：可靠性提升與實踐優化 在現代網絡應用開發中，網絡請求失敗是常見問題，可能由於網絡波動、服務器過載等原因導致。.NET 中的 HttpClient 作為發送HTTP請求的主要工具，其請求重試機制對於提高應用的可靠性至關重要。深入理解這一機制，能幫助開發者有效處理網絡故障，確保應用的穩定運行。 技術背景 在網絡通信中，偶爾的請

System , 狀態碼 , 開發者 , 前端開發 , Javascript

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步_步_為營 - 深度解析.NET中HttpClient的生命週期管理：構建穩健高效的HTTP客户端

深度解析.NET中HttpClient的生命週期管理：構建穩健高效的HTTP客户端 在.NET應用開發中，無論是微服務間的通信、數據抓取，還是與第三方API交互，HttpClient都是實現HTTP請求的核心工具。合理管理HttpClient的生命週期，對提升應用性能、避免資源泄露和確保系統穩定性至關重要。 一、技術背景 在早期的.NET開發中，直接使用WebRequest和

System , 連接池 , 複用 , 前端開發 , Javascript

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編程之翼 - 設計模式學習筆記-簡單工廠模式

文章目錄 簡單工廠模式示例 示例1：電視機工廠 示例2：圖表庫工廠 在JDK中的應用：`java.util.Calendar` 簡單工廠模式示例 示例1：電視機工廠 接續上一節的電視機場景，我們來看一個完整的代碼實現。 代碼實現: // 角色1

System , 初始化 , 雲計算 , OpenStack , 客户端

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mob64ca12e9cad4 - Python 安裝 llama 庫

在本文中，我將詳細記錄如何安裝 Python 的 llama 庫的過程，涉及到環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南。無論你是新手還是有經驗的開發者，都能從中受益。 環境準備 在開始安裝 llama 庫之前，我們需要準備環境以及前置依賴。 前置依賴安裝 要安裝 llama 庫，首先需要確保 Python 環境的版本至少為 3.7，此外，還需安裝一些必要

User , System , 管理工具 , aigc

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mob64ca12f6aae1 - Spring ai ollama教程

在這篇博文中，我將詳細介紹如何構建一個基於Spring和Ollama的人工智能項目。這個教程將涵蓋從環境準備、分步指南到配置詳解和驗證測試等多個方面，確保你能夠順利運行和優化這個項目。 環境準備 首先，我們需要對項目的前置依賴進行安裝。請確保你的機器滿足以下硬件需求： quadrantChart title 硬件資源評估 x-axis 資源類型 y-a

spring , System , 應用程序 , aigc

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mob64ca12d52440 - llama_cpp_python 圖文輸入

llama_cpp_python 圖文輸入是一個強大的功能，它允許用户通過代碼處理文本和圖像輸入，使得機器學習模型的應用更加多元化和靈活。在這篇博文中，我將詳細記錄如何解決“llama_cpp_python 圖文輸入”相關問題的過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧與排錯指南。 環境準備 在進行圖文輸入的實現之前，需要確保系統的軟硬件環境滿足要求。 軟硬件

User , System , aigc , Python

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u_17590889 頭像

我有一個大目標你信不信 - Java 運算符與流程控制

一、Java 運算符：給數據做 “加減乘除 / 判斷” 的工具 運算符就像數學裏的 +、-、×、÷，或是生活裏的 “是不是”“有沒有”，Java 裏分幾類，每類都有明確用途，先看最常用的： 1. 算術運算符（處理數字計算） 運算符

System , 後端開發 , JAVA

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u_16213366 頭像

mob64ca12e0c608 - python二次開發stable diffusion

對“python二次開發stable diffusion”的覆盤記錄 在進行 "python二次開發stable diffusion" 的過程中，我們從環境配置開始，以確保一切能夠順利進行。以下是每一個步驟的詳細記錄： 環境配置 首先，確保安裝必要的依賴工具： 安裝Python及其包管理器pip 安裝CUDA和cuDNN（如果使用GPU加速） 克隆St

System , aigc , 環境配置 , Python

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u_16175523 頭像

mob649e816a3664 - stable diffusion torch size

在使用Stable Diffusion時，用户常常會遇到與“torch size”相關的問題。這些問題通常與模型的性能和資源佔用有關。本文將詳細記錄解決“stable diffusion torch size”問題的過程，分為環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南及性能優化等模塊。 環境準備 為了有效運行Stable Diffusion，我們需要配置合適的環境。以下是依

System , aigc , ci , Python

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