过去几年,AI 工具的进化速度远远超出大多数人的预期。 从最初的简单问答,到如今参与代码编写、商业分析、合同草拟、数据总结,像 ChatGPT 这样的 AI,已经逐渐成为许多人工作流中不可或缺的一部分。 但一个经常被忽视的事实是: AI 工具越强,用户暴露在网络中的高价值数据反而越多,网络安全的重要
随着人工智能技术的不断进步,编程的复杂度与挑战也日益增加。在这种背景下,各种智能编程助手应运而生,旨在帮助开发者提高效率、优化代码并减少错误。工具如 Claude Code、Cursor、OpenAI Codex 和 Gemini,凭借各自独特的功能,已成为开发者的得力助手。 本文将深入分析这些智能
随着生成式人工智能在专业领域的应用不断深化,单一通用模型在效率、成本与推理质量之间的结构性矛盾逐渐显现。ChatGPT 5.2 通过引入分层模型架构,对不同任务类型施加差异化的推理策略与计算资源分配,尝试解决通用大模型在真实工作场景中的适配问题。本文从架构设计逻辑出发,对 ChatGPT 5.2 的
JetBrains 在 2025 年末推出的 IntelliJ IDEA 2025.3,不再只是一次常规年度更新,而是一次在产品形态、AI 能力、开发体验与 Java/Spring 生态适配上的关键节点版本。 为了方便开发者快速理解,本篇文章已经将 2025.3 的核心亮点完整整合到正文结构中,让你
随着分布式系统规模不断扩大,服务间调用链条愈加复杂,“重试”逐渐成为确保系统稳定性的重要手段。但不合理的重试策略往往带来另一种灾难:重试风暴(Retry Storm)。在高并发场景下,成千上万的客户端因为同一依赖故障而同时开始重试,导致依赖服务被瞬间压垮,进而触发连锁反应。 为了解决这一痛点,Spr
随着网络环境的持续变化,如何 安全、稳定地使用 ChatGPT 等 AI 服务 已成为职场人士、学生、内容创作者乃至企业团队的迫切需求。从智能写作到代码开发,从商务沟通到专业研究,AI 工具正在成为不可或缺的生产力基础设施。 然而,在跨境网络访问场景下,用户可能会遇到延迟波动、链路不稳定、数据安全风
随着 Spring 7.x 和 Spring Boot 4.x 的发布,Spring Cloud 也迎来了其新版本 Spring Cloud 2025.1。这一版本的发布不仅带来了常规的依赖升级和对新 JDK 版本(如 JDK 25)的支持,还迎来了对虚拟线程的全面拥抱。可以说,Spring Clo
随着远程办公、跨区域协作和公共 Wi-Fi 使用场景增多,越来越多人开始关注网络安全与隐私防护。VPN(虚拟专用网络)作为一种成熟的加密手段,能够在一定程度上保护用户的在线数据与访问安全。 但与此同时,互联网上大量“免费 VPN”也进入大众视野,而它们往往隐藏着普通用户难以察觉的安全风险。本文将重点
一、为什么 Spring Boot 4 要全面拥抱虚拟线程? 当 Spring Boot 3 推出时,Java 生态已逐步进入“结构化并发”与“虚拟线程”时代,Java 21 将虚拟线程从预览转为正式特性。而 Spring Boot 4 选择在此基础上进一步强化对虚拟线程的“全面深度支持”,意味着:
一、Spring 7.0 的定位与时代背景 Spring Framework 7.0 诞生于 Java 生态快速演进的背景下:Java 已进入 17→21→25 的 LTS 新周期,Jakarta EE 完成全面迁移,Kotlin 与 GraalVM 日益成为云原生开发的重要技术选项。Spring