#JAVA

大喵CS、转码、预科班(9年讲师，能够教你学会编程)

1周前

刚刚有个同学问我问题：题目是java中scanner对标准输入流的复用问题，怎么说呢，问题的背后还蛮复杂的：创建两个scanner，问第二个能不能按预期读到数据。答案是得看情况，因为第一个scanner可能会超量超取缓冲区中的数据，导致第二个scanner无数据可读了，因为流是共享的，数据只能读一次。问题是，学校的课程到现在还没学习if else语句。怎么，是if else语句天生就得会吗？读了计算机专业就自动会了if else？还是录取通知书上有if else的教学？

#JAVA #scanner #标准输入流 #if else语句 #计算机专业

1周前

AI 杀不死软件工程，反而使软件工程的那些古老规则再次伟大。人写代码的时代，总会因为话语权、赶工期等种种原因，觉得那些是教条主义，没人会严格遵守。 AI 不一样，它不会抱怨没有包袱，而那些原则成了让 AI 产出高质量代码的灯塔。我现在的代码结构越来越像我最讨厌的 Java 的形状了。

#AI #软件工程 #代码质量 #JAVA #编程原则

1个月前

当年我学习Java的时候是 Java 8。今天重温了一下Java，Hello World 都忘记怎么打出来了。更扯淡的是，9年之间，Java 8 发展到了 Java 24！

#JAVA #Java 8 #Java 24 #编程 #技术

1个月前

刚聊一哥们，他说他们用 rust/nodejs 不是不可以只是国内搭建系统还是 Java 好点好招人

#Rust #Nodejs #JAVA #国内系统 #技术选型

1个月前

看人说 zed 搭 cc vibe coding 挺好。老汉也装了个 zed，加 cc/opencode 写 Java。试了几分钟，初步感觉挺丝滑的。

#Zed #CC #Vibe Coding #JAVA #丝滑

2个月前

😡我在当 Java CRUD Boy 的时候, 听过一次老领导的哲学分享, 写后端奉行 schema first, 只用 boring stack , 负担少了, 出活多了; 然后就有额外的时间去折腾其他的花里胡哨玩意实验性地给业务用(

#JAVA #CRUD #schema first #boring stack #后端

3个月前

虽然我不写 Java，但是遇到“Java Road”和“Electric Road”还是值得拍一张的。 PS：粤语音译“Java”的「渣华」，和普通话的「爪哇」相比，哪个更接近原音？

#JAVA #Electric Road #粤语 #语言

3个月前

媳妇儿开始发奋图强学 Python 了👏 （回想我大一学 Java，因为把 Java 拼成 Jave，环境检查一直没通过，反复装了好几遍 JDE🤣

#Python #学习 #编程 #JAVA

4个月前

#BestBlogs 淘宝 Java 工程师的 LLM 开发实践 | 大淘宝技术从 Java 工程师视角出发，详细介绍如何使用 Spring AI 框架进行 LLM 应用开发，包括对话、Function Calling 和 RAG 实践。摘要：本文为 Java 工程师提供了 LLM 应用开发的实战指南。首先分析了当前 LLM 的局限性，强调了应用开发的重要性。接着介绍了面向 Java 的 LLM 开发框架 Spring AI，并与主流的 Python LangChain 进行对比。文章核心内容详细阐述了三大应用场景的实现：一是对话聊天，讲解了角色、Prompt 和 Memory 概念与实现；二是联网搜索等通过 Function Calling 调用第三方 API；三是利用 RAG 技术构建个人知识库，深入解析了 RAG 原理、Embedding 和向量数据库，并提供了完整的数据构建与检索生成流程。文章结合具体代码示例，为 Java 开发者高效应用 LLM 提供了可操作的路径。主要内容: 1. LLM 应用开发对 Java 工程师提升效率至关重要 -- 相较于模型训练理论，掌握 LLM 应用开发更能帮助 Java 工程师在实际工作中利用 AI 技术提升效率和生活品质。 2. Spring AI 为 Java 开发者提供了高效的 LLM 开发框架 -- Spring AI 借鉴 LangChain 思路，使 Java 工程师无需学习新的语言，即可快速融入现有体系进行 LLM 应用开发。 3. Function Calling enables LLMs to interact with external APIs -- 利用 Function Calling 能力，LLM 可根据用户指令自动调用外部服务（如联网搜索），获取实时或特定数据，弥补自身知识盲区。 4. RAG 技术是构建个人知识库、解决 LLM 局限的关键 -- RAG 通过检索外部数据增强 LLM 生成能力，有效解决模型知识滞后、覆盖有限和产生幻觉等问题，提高生成内容的准确性和相关性。 5. Embedding 和向量数据库是 RAG 技术的基础设施 -- Embedding 将非结构化数据转化为向量，向量数据库高效存储和检索这些向量，是实现 RAG 检索增强功能的关键支撑技术。文章链接：

#JAVA #LLM #Spring AI #Function Calling #RAG #淘宝 #技术

4个月前

Java能到100年嘛？不过感觉现在学什么语言都一样，反正也找不到工作... 选个自己喜欢的呗

#JAVA #编程语言 #职业发展

4个月前

乔布斯被质疑不懂Java，但他从容的回答了问题。很显然，马斯克没有这种本事，如果被问到如此尖锐的问题，他会当场发飙

#乔布斯 #JAVA #马斯克 #技术能力 #沟通技巧

4个月前

继 QT 和安卓被优化后，后端的小哥也因为加薪失败走了，最近借调的隔壁部门的后端进度不给力，领导问我：能不能做后端？目前的后端技术栈是 Java 和 Python，Nodejs 我倒是写过几年后端，可是我的入职职位是前端工程师呀 🧑‍💻 推油们，这种情况应该怎么办？

#后端开发 #前端工程师 #职业发展 #技术栈 #职场挑战 #JAVA #Python #Nodejs

8个月前

BT面板这种东西，有没有人用.NET Core或者JAVA来重构一下啊。底层架构不改，功能再好用也永远是烂东西。。。

#BT面板 #.NET Core #JAVA #重构 #架构 #功能