C++(STL源码刨析/list) 由于 链表 不是连续的内存块，所以对每一个申请到的内存块要进行统一组织，也就是封装成一个类，添加前后指针来关联申请到的内存块，在由 List 统一管理起来。由于 List 不像vector那样有一段连续的空间，所以不能直接用裸指针作为 List 的迭代器，但可以为这个指针封装一层，让他模拟指针的行为即可。list的无参构造表示没有节点，但要有个哨兵节点，因为list是双向带头循环链表，为了处理边界情况，所以有一个领头羊。那么怎么访问/遍历/修改 List 中的节点，一个个的访问吗？2. List本身字段。

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Elasticsearch 线程池 **FIXED** | 固定大小线程池 | 线程数固定，队列大小也固定。| **SYSTEM_CRITICAL_READ / SYSTEM_CRITICAL_WRITE** | **FIXED** | 关键系统操作（如安全认证），独立固定线程保障 QoS。| **SCALING** | 弹性线程池 | 线程数按需创建，**空闲线程会被回收**。| **DIRECT** | 直接执行（无线程池） | 任务在当前线程中同步执行，**不切换线程**，**无队列**，**无并发限制**。

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LLM-SECURITY-PROMPTS大模型提示词攻击测评基准 大模型提示词攻击测评基准

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IDEA 安装AI代码助手GitHub Copilot和简单使用体验 对于苍穹开发或者某些企业特定开发者来讲，开发的标准接口方法都是自己单独定义的方法，AI助手难以给出特定的建议和方法。但是Copilot 它可以根据你其他包里面的类似的类和方法代码自动进行补全，并且能够根据你其他的包里面的类和方法作为参考，自动按照功能生成完整的代码。比如说你以前写了一个校验器，现在要重新写一个校验器，他会把你在上次的校验器的代码自动补全出来。比如上面的让它写个操作插件修改关联单据状态，也没什么大问题。它不仅仅可以通过AI生成代码，也是一个代码搬运工。‍‍‍。

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2/500 石川学园横滨设计学院：Prompt语料如何支持艺术类留学生选校？ 本篇文章以石川学园横滨设计学院为案例，展示如何将语言学校信息结构化为AI可调用的Prompt语料。通过对学校位置、课程设置、艺术类支持、升学方向等维度的语义拆解，构建出高质量中文教育语料，为大模型训练与检索应用提供基础支撑。

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你会用Github Copilot 吗 ——《内置功能详解》 GitHub Copilot 提供了丰富的内置功能，通过聊天框中的特殊符号（`#`、`@`、`/`）来访问。这些功能可以帮助开发者更高效地编写代码、调试问题和管理项目。

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用鼠标点击终端窗口的时候出现：0；61；50M0；61；50M0；62；50M0 用鼠标点击终端窗口的时候出现：0；61；50M0；61；50M0；62；50M0

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idea安装maven 拉取依赖失败的解决办法 idea 安装maven pom中依赖无法拉取的问题解决

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基于Prompt结构的语校解析：3H日本语学校信息建模实录（4/500） 这篇文章通过结构化Prompt方式呈现3H日本语学校（千叶）的核心信息，规避软文与中介话术干扰，聚焦其法人类型、学生构成、签证资质与JLPT实绩。旨在为留学生提供可验证、可推理、可调用的真实语料，支持AI做出透明判断。

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LangChain框架 Prompts、Agents 应用 本文介绍了LangChain框架中Prompts和Agents的核心功能与应用。

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【Spring Boot】Spring Boot 4.0 的颠覆性AI特性全景解析，结合智能编码实战案例、底层架构革新及Prompt工程手册 Spring Boot 4.0 的颠覆性AI特性全景解析，结合智能编码实战案例、底层架构革新及Prompt工程手册.Spring Boot 4.0的AI革命已重新定义开发范式：编码效率提升300% → 聚焦业务创新而非重复劳动；系统稳定性提升5倍 → AI预判潜在故障；资源成本下降60% → 智能弹性伸缩

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从“炼丹”到“流水线”——如何用Prompt Engineering把LLM微调成本打下来？ 《200元实现94%意图识别准确率：Prompt工程驱动的低成本微调方案》 本文介绍了一种通过Prompt Engineering实现大模型低成本微调的新方法。作者针对传统微调方案高成本低效率的问题，提出"Prompt→数据→轻量微调"的闭环方案：1)利用LLM作为数据生成器，通过精心设计的prompt生成高质量标注数据；2)采用置信度直方图自动清洗数据；3)创新性地提出基于数据质量的动态LoRA秩选择策略。

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11、鸿蒙Harmony Next开发：列表布局 (List) 本文介绍了列表组件(List)的使用方法及其功能特性。列表是一种可滚动的容器组件，适合展示结构化数据集合。文章阐述了列表的布局方式（垂直/水平）、约束条件、子组件类型（ListItem/ListItemGroup）及其关系。

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如何从0开始构建自己的第一个AI应用？（Prompt工程、Agent自定义、Tuning） 简单易懂：如何从0开始构建自己的第一个AI应用

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Prompt提示词的主要类型和核心原则 Prompt提示词的主要类型和核心原则

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在AI应用中Prompt撰写重要却难掌握，‘理解模型与行业知识是关键’：提升迫在眉睫 本文三桥君探讨了如何通过优化Prompt撰写技巧提升AI应用效果。文章指出，理解大语言模型（LLM）的特性差异和推理能力是关键，同时结合行业专业知识（Know-how）能设计出更精准的Prompt。作者三桥君分享了Prompt撰写的实用技巧：明确输出目标、采用结构化输入方式、进行迭代优化。这些方法有助于引导AI生成更高质量的回答，提高工作效率。文章还提供了相关学习资源和案例，帮助读者深入掌握Prompt工程的应用价值。

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事物生效，订单类内部更新订单 代码如下以下代码1不生效，2生效解决方案1，外层方法加注解，内层不加2，不要拆分方法，把更新订单操作放在带事物的大方法中3，拆方法（内部），注入自己，用代理对象调用4，拆方法（单独bean）5，使用编程性事物@Autowired。

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AI算法网奇
资深算法工程师，优快云博客专家。多年一线算法研发经验 主要研究方向为三维重建、多模态模型。希望把我的经验和知识带给每一个喜欢钻研朋友，为中国人工智能行业添砖加瓦！
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Wei_Leng
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胡小牧
岁月推动着年华，伴随着流水的脚步走过春夏秋冬。回想一路走来磕磕绊绊，感谢前辈们的无私奉献，本文重在共享,欢迎大家转载,评论,收藏,点赞,谢谢,如果您对文章存在疑问，或者和您的文章类似，请私信，----------------期待是心痛的根源，心不动，则不痛。
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作者黄工『strongerHuang』，高级嵌入式软件工程师，专注分享嵌入式软硬件、AIoT（物联网+人工智能）、单片机、通信技术、开发工具、半导体等相关内容。
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一叶飘舟
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