本文介绍了Spring的纯注解配置和SpringBoot的基础知识。在Spring部分，详细讲解了@Bean、@PropertySource、@ComponentScan、@Configuration和@Import等核心注解的使用方法及其与XML配置的对比。在SpringBoot部分，阐述了其简化配置、内嵌服务器等特点，并通过入门案例演示了项目搭建过程。还介绍了启动器(starter)的命名规范、两种配置文件格式(properties/yml)，以及jar和war两种发布方式。最后讲解了全局异常处理、单元

Docker 是一种容器化技术，它允许开发者将应用及其依赖打包到一个轻量级、可移植的容器中，然后可以在任何支持Docker的机器上运行，Docker 容器与虚拟机类似，但是更加轻量级，因为它们不需要虚拟化整个操作系统，而是共享宿主机的操作系统内核，使用容器来隔离进程。我们可以将Docker镜像视为一个轻量级、独立的、可执行的软件包，包括运行它所需的一切，用户甚至可以直接从网上下载一个已经做好的应用镜像，并直 接使用。Docker-CE由社区维护和提供技术支持，为免费版本，适合个人开发人员和小团队使用。

MATH-500是一个专门用于评估大型语言模型（LLM）数学推理能力的高难度基准测试数据集。它包含了500道高质量、富有挑战性的数学题目，覆盖了多个数学分支领域，旨在全面检验模型解决复杂数学问题的能力。该数据集作为对原有MATH数据集的补充和扩展，提供了更加全面和具有挑战性的评估环境。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！20.GSM8K：评估大模型数学推理能力的关键数据集。

这行代码把“HTTP 请求 → JSON → Java 对象 → 业务 → 统一响应”全链路打包好，开发者只需关心真正的业务逻辑，其余由 SpringMVC + Jackson + 统一异常处理自动完成。删除菜品表中的菜品数据这里，每次循环需要执行2次SQL，可能会出现性能问题。未捕获的运行时异常 → Spring 默认 500 → 也可被同一处理器统一包装成。批量删除用foreach循环来遍历，删除被套餐关联的SQL语句比较复杂。→ 同样进全局处理器 → 前端收到 0/"菜品已存在"。

Kimi - Audio 确实为开发者提供了领先的音频处理基础设施，其多任务整合与开源策略极大推动了技术民主化。虽然它在轻量化部署和长音频处理上还有优化空间，但作为完全开源的通用音频模型，已经足够惊艳。在 AI 音频技术快速发展的 2025 年，这种能让开发者免费使用的强大工具，正在加速音频 AI 应用的创新和普及。多语种音频训练的大模型，整合了语音识别、音频理解与语音对话三大能力，堪称音频界的 "全能选手"。我们对比了 2025 年主流的音频 AI 模型，看看它的真实实力。VoiceBench 满分。

Jupyter Notebook（简称 Jupyter）是一款 WEB 应用程序，需要在浏览器中打开使用。按照 Jupyter 创始人的说法，起初他只想做一个综合 Ju（Julia）、Py（Python）和 R 三种科学运行语言的计算工具平台，所以将其命名为 Jupyter。发展到现在，Jupyter 已经成为了一个几乎支持所有语言，能够把软件代码、计算输出结果、解释文档、多媒体资源整合在一起的多功能科学运行平台。图 1 Jupyter界面的简单介绍。

本文记录工业设备智能运维系统的多AI协同开发实战：面对某重工企业200+台设备的碎片化运维日志（40%描述模糊）、15%故障误判率及“10分钟定位故障”需求，构建GitHub Copilot、TensorBoard、LogRocket协同矩阵。Copilot将日志结构化率提至92%，核心代码开发从7天缩至3天；TensorBoard解决样本不均衡问题，故障识别精度从82%升至91%，还优化传感器部署降本15万；LogRocket通过时序关联与案例匹配，将故障定位从45分钟缩至8分钟，23%故障提前预警。

本例中 $n=3$，总时间 $T=12\text{s}$，显示时间 $t_d=3\text{s}$，切换时间 $t_t=1\text{s}$。提示：可通过调整动画时长百分比精确控制每张幻灯片的显示时间，修改。中的百分比值即可实现不同切换效果。

C++类中的特殊成员函数包括构造函数、析构函数、拷贝函数等，它们的特点是：1)若不手动定义则系统默认提供；2)在特定情况下自动调用。示例代码展示了Person和Student类的实现，重点演示了无参构造、有参构造、拷贝构造和拷贝赋值的用法。代码问题分析：1)初始版本可能存在浅拷贝问题；2)空指针解引用错误；3)拷贝构造时误用无参构造。修正后的版本解决了这些问题，展示了正确的内存管理和对象复制方式。

io_uring_setup --- io_uring_queue_init_params --- 创建sqe、cqe环形队列（含mmap）若想重复监控，就需要重复set。io_uring_register --- io_uring_prep_accept等 --- 请求放到sqe。io_uring_entry --- io_uring_submit --- 把sqe中所有请求交由内核。set_event_accept、set_event_recv、set_event_send的封装。