一款基于SpringMVC + MyBatis实现的小说系统， 目前只有wap端。 前端采用vue的框架cube-ui, 采用前后端分离的结构，系统中针对数据接口安全做了一定的限制， 很大程度上保证了数据的安全性。

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技术架构

• 核心框架： SpringMVC + MyBatis + Spring

本技术方案基于大模型技术，构建了一套完整的 TIA 预测与干预体系，从术前、术中到术后，实现了对 TIA 风险的全流程管理。

在术前预测阶段，通过多模态特征融合算法，整合患者影像、生化、病史等多源数据，利用 CNN、Transformer 和 DNN 等模型，精准预测 TIA 风险，为手术方案制定提供数据支持。术中动态监测系统采用流式数据处理和 LSTM 时序预测算法，对血栓风险进行实时预警，保障手术安全。术后并发症预测模块运用 Stacking 集成学习算法，综合多个基模型和元模型的优势，提高并发症预测的准确性。动态麻醉调控系统则借助强化学习策略，根据患者实时生理状态，智能调控麻醉深度，优化麻醉效果。

微软正计划将基于 Chromium 的 Edge 浏览器打造成 Windows 11 上的 AI 优先浏览器，我们有理由相信这一点。早在 2024 年，Windows 最新消息就曾报道，Edge 可能会使用 Phi-3 实现其部分 AI 功能，但它可能并非依赖于云端，而是依赖于原生硬件功能。

正如 X 上的Leo指出的那样，Edge Canary 138.0.3323.0 或更高版本中已经存在几个与“Phi mini”相关的新标志。其中一个标志名为“Phi mini 的提示 API”，它允许您通过触发 Microsoft Edge 中的 Phi-mini 语言模型来运行 LLM 任务，但该公司随后表示，这只是一个“探索性提示 API”。

在AI领域中，学生模型的选择、部署及学习教师模型经验的过程需综合考虑任务需求、资源限制和技术策略。以下从三个核心环节进行详细分析：

本文重点介绍，基于Spring AI框架，并使用阿里百炼大模型服务平台的AI服务，快速搭建一个springboot工程，并进行简单的AI问答，初步验证Spring AI框架的易用性，以及与阿里巴巴AI框架spring-ai-alibaba-starter的友好集成性。

随着电力基建工程规模的不断扩大，钢筋作为钢筋混凝土结构类建筑施工中的必需材料，其质量直接影响着工程的质量安全。钢筋直径是衡量钢筋质量的重要参数，因此，准确测量钢筋直径成为保证电力基建工程安全稳定运行的关键。

概述

MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信，而无需专用连接来链接它们。消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过 队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。

rabbitmq的管理功能最全的就是rabbitmqctl命令了，当然还有HTTP API和UI两种管理手段。

此前，有一期专门讲了消息中间件的选型“互联网应用高并发技术中间件MQ选型

生产的rabbitmq集群环境已经部署了好几年了，版本是3.8.2, 3个节点，一直稳定运行，从来不管他。