Java 大视界 -- 实战｜Java + Elasticsearch 电商搜索系统：分词优化与千万级 QPS 性能调优（439） 本文介绍了一个基于Spring Boot和Elasticsearch的母婴电商商品搜索系统实战方案。系统采用稳定版本的技术栈（如Elasticsearch 8.10.0、IK分词器等），支持千万级QPS的高并发场景。核心架构包含分层设计，从用户层到基础设施层，实现商品检索、条件筛选等功能。通过实体类设计、分词优化、性能调优等手段，确保系统高可用性和响应速度。方案特别针对母婴行业特点进行优化，如品牌、适用年龄等字段的精准匹配，为电商平台提供高性能搜索服务。

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【Java 开发日记】我们来说一下消息的可靠性投递 我是小假 期待与你的下一次相遇 ~

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中短波数字化改造之前, 有些工程问题，必须先说清楚 摘要：本文基于DRM数字广播系统在中短波发射链路的工程实践，揭示了模拟AM系统向数字OFDM转型时面临的系统性挑战。文章指出DRM对发射机直流耦合、幅度相位时序同步、音频通路带宽、PAPR散热余量等环节提出了全新要求，这些在AM时代被忽略的细节将直接影响数字信号质量。通过多个工程事故案例分析，强调数字化改造并非简单升级，而是需要重构发射链路各环节的物理特性。文章建议在启动大规模改造前，必须充分认识这些结构性问题，避免将模拟时代的工程习惯直接套用于数字系统。

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Java IO流：从文件操作到网络通信 本文介绍了Java IO流的基本概念和分类，重点讲解了字节流和字符流的使用方法。IO流分为输入流/输出流、字节流/字符流两类，分别用于处理不同数据类型。字节流适用于二进制文件操作，字符流适用于文本文件处理并自动处理编码问题。文章通过代码示例展示了FileInputStream、FileOutputStream、FileReader等核心类的用法，并强调了使用try-with-resources自动关闭流的重要性。此外，还介绍了缓冲流(BufferedReader)等高级流的使用技巧，以提高IO操作效率。

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YOLO-Maste开源：首个MoE加速加速实时检测，推理提速17.8% 普通的骨干网络产生同质化特征，限制了颈部网络发现互补专家模式的能力。YOLO-Master基于近期的YOLO架构构建，并引入了一个高效稀疏混合专家模型模块，以实现稀疏的、实例条件的自适应计算。在表 4 中，YOLO-Master-seg-N 实现了 35.6% 的掩膜 mAP，超过了 YOLOv12-seg-N 2.8%，展示了在定位和掩膜预测方面的同步改进。我们借鉴人类视觉系统“选择性关注”的智慧，引入高效稀疏混合专家模块，让模型能够根据输入图像的复杂度，动态激活最相关的专家网络，实现“按需计算”。

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深度解析网络编程套接字：从 Socket 底层原理到 Java 高性能实战 摘要： 本文深入探讨网络编程的核心技术——Socket套接字，从底层协议原理到Java实战应用。首先解析网络编程的基础概念，包括客户端/服务端角色定位和请求/响应机制。重点剖析TCP与UDP协议的差异，介绍Java中DatagramSocket（UDP）和ServerSocket/Socket（TCP）的关键API及使用场景。通过流程图展示UDP单次通信和TCP三次握手过程，强调Socket作为应用层与传输层桥梁的重要性。文章还涵盖Socket资源管理生命周期，为构建高性能网络应用提供理论基础和实战指导。

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飞算JavaAI—AI编程助手 | 编程领域的‘高科技指南针’，精准导航开发！ 官网了解JavaAIAI驱动的全流程开发助手飞算JavaAI是首个聚焦Java语言的IDEA插件，支持从需求分析、软件设计到代码生成和优化的完整开发链路。开发者只需输入自然语言描述需求，即可自动生成代码框架、SQL查询甚至配置文件，减少约70%的重复编码工作。自然语言交互通过内置的"Java chat"和"SQL chat"功能，开发者可以用日常语言提问（如"如何实现分页查询"），系统会转化为可执行的代码或SQL语句，降低技术沟通门槛。1.2 告别"996的孤独感"：AI成为你的编码搭子。

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Java 大视界 -- Java+Spark MLlib 构建智能推荐系统：协同过滤算法实战与优化（441） Java+Spark MLlib构建智能推荐系统实战 本文详细介绍了基于Java和Spark MLlib构建协同过滤推荐系统的全流程实践方案。主要内容包括： 架构设计：采用离线批处理为主、近实时更新为辅的架构，包含数据采集层、处理层、模型层、推荐生成层、存储层和应用层六大模块，可支撑千万级用户推荐需求。 技术实现： 使用Spark MLlib的ALS算法进行协同过滤模型训练 提供数据清洗、模型训练、推荐生成等核心代码实现 采用MySQL存储推荐结果，支持批量插入和事务保障 生产级优化： 版本化模型存储规避覆

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【C++数据结构进阶】吃透 LRU Cache缓存算法：O (1) 效率缓存设计全解析 本文详细介绍了LRU缓存算法的原理与实现。LRU（最近最少使用）通过淘汰最久未使用的数据来优化缓存性能，是工业界主流缓存替换算法。文章首先分析了LRU的优势，然后重点讲解如何通过双向链表和哈希表的组合实现O(1)时间复杂度的get和put操作，并提供了完整的C++代码实现。此外，还探讨了LRU的时间/空间复杂度、实际应用场景（操作系统、数据库、框架等）以及优化方向（线程安全、内存管理等）。最后指出掌握LRU实现是程序员必备技能，能够应对面试中的常见问题。

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