Context Engineering 不是把更多资料塞进上下文,而是在每一步为 Agent 选择最少、最可靠、最能推动任务的信息,并让它在长任务中持续维护这份状态。
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基于 SpringBoot 2.4.4 源码 + 真实运行日志验证。整体分 5 个阶段:构造 → 启动准备 → 准备 ApplicationContext → 刷新 → 启动完成。每阶段标注扩展点(🔌)和日志验证(✅)。
本文系统梳理 Java 测试生态:JUnit 5 核心特性、Mockito 深度用法、Spring Boot Test 分层测试(@WebMvcTest / @DataJpaTest)、Testcontainers 真实容器集成测试,以及 AssertJ 与 JaCoCo 覆盖率配置。
本文在「有栈/无栈 × 调度模型」的框架下,分析 Go、Python、JavaScript、Kotlin、Java Virtual Thread、C++20 各自做了哪些权衡,以及这些权衡背后的工程原因。
位运算速查手册:补码原理图解 → 核心技巧模板(附二进制逐步演示)→ 按套路分类的刷题例题(LeetCode + Codeforces)→ 状压 DP、格雷码、XOR 线性基进阶内容。
Python(CPython)采用引用计数为主、分代 GC 为辅的混合策略。引用计数提供了即时、确定性的内存回收,分代 GC 专门解决引用计数无法处理的循环引用问题。
Spring 用三级缓存解决 setter/field 注入的循环依赖。本文从"为什么需要三级"出发,逐步拆解每一级的职责、对象创建的完整时序,以及 AOP 代理场景下的特殊处理。面试高频题。
深入剖析 Go 类型系统中的高频陷阱与底层原理:切片的三要素与扩容规律、map 的并发安全约束、channel 的阻塞与关闭规则、接口的动态分派与类型断言、以及 Go 指针的"有限操作"设计理念。
W-TinyLFU 是 Caffeine(Java 高性能本地缓存库)的核心算法,接近最优缓存命中率,同时规避了 ARC 的专利问题。它用 Count-Min Sketch 解决 LFU 的频率老化问题,用 Window 区解决新晋热点难以进入缓存的问题。本文深入三个核心组件的算法细节。
覆盖 Redis 作为缓存使用时的核心设计决策:缓存一致性策略、三大缓存异常(雪崩/击穿/穿透)的成因与解法、缓存污染的处理,以及 Redis 变慢时的系统排查思路。
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