前言MapStruct 是一个 Java 编译时注解处理框架，用来自动化将一种 Java Bean 对象映射成另一种类型的对象。
该框架的主要目标是使开发人员在尽可能少的代码和最低的运行时间成本下实现属性映射。MapStruct 通过在编译时生成代码来实现这点，这与大多数其他 Java Bean 映射框架在运行时通过反射进行映射形成了鲜明对比。
MapStruct 具有以下主要特性：
简洁： 简化了 Java Beans 之间转换的代码，自动生成使用简单的赋值语句完成的映射实现。
性能优秀： 由于 MapStruct 是在编译时生成代码，不涉及任何反射，因此执行映射的性能优越。
安全： 通过在编译时生成映射代码，MapStruct 提供了类型安全的映射，并能在编译时就发现潜在的错误。
灵活： 可通过自定义转换方法、类型转换和映射策略等来满足复杂的映射需求。
良好的 IDE 支持： 由于 MapStruct 是编译时工具，所以拥有良好的 IDE 集成，如代码自动完成、错误高亮等。
总的来说， MapStruct 是一个强大且灵活的映射框架，很好的解决有关对象转换的问题，实现了代码的简 ...
初识Tmux：终端管理利器Tmux（Terminal Multiplexer）是终端工作者的瑞士军刀，它能让你：
✅ 保持会话持久化（不怕断网）
✅ 高效管理多个终端任务
✅ 自由分割屏幕工作区
✅ 跨平台一致体验（Win/macOS/Linux）
一、快速安装指南
graph TD
A[选择系统] --> B[Linux]
A --> C[macOS]
A --> D[Windows]
B --> E["sudo apt/yum/pacman install tmux"]
C --> F["brew install tmux"]
D --> G["先安装WSL，再按Linux方式安装"]
二、核心概念图解1. 会话-窗口-窗格关系
graph LR
S[会话] --> W1[窗口1]
S --> W2[窗口2]
W1 --> P1[窗格1] ...
近年来，大模型如 DeepSeek 的发展令人瞩目，但很多人认为训练 AI 需要庞大的计算资源和复杂的代码。事实上，借助 Golang 强大的并发能力，我们可以用 不到十行代码 搭建一个简单的 DeepSeek 训练框架，让 AI 自主学习并优化自身。
为什么选择 Golang？Golang 以其高效、简洁的特性成为越来越多 AI 工程师的首选：
轻量级并发：Goroutine 让 Golang 在处理高并发任务时表现出色。
强类型静态语言：代码更稳定，适合构建长期运行的 AI 训练任务。
内存管理优秀：Go 的 GC 机制可高效回收内存，避免 AI 训练过程中的内存泄漏。
十行代码训练 DeepSeek下面这段 Go 代码展示了如何用最简洁的方式与 DeepSeek 交互，实现自定义 AI 训练：
1234567891011121314151617181920package mainimport ( "fmt" "math/rand" "time")func main() { for { fmt.P ...
在现代的前端和后端开发中，Node.js 和 npm 是不可或缺的工具。然而，随着项目的增多，不同项目可能需要不同版本的 Node.js 和 npm。手动切换版本不仅麻烦，还容易出错。这时，NVM（Node Version Manager） 就派上了用场。本文将详细介绍如何使用 NVM 来管理 Node.js 和 npm 的版本，并附上一些插图帮助理解。
什么是 NVM？
NVM 是一个命令行工具，允许你在同一台机器上安装和切换多个 Node.js 版本。它的主要功能包括：
安装多个 Node.js 版本
快速切换不同版本
为每个项目指定特定的 Node.js 版本
管理全局和本地的 npm 包
NVM 支持 macOS、Linux 和 Windows（通过 nvm-windows）。
安装 NVM1. macOS 和 Linux在终端中运行以下命令来安装 NVM：
1curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.4/install.sh | bash
安装完成后，重新加载终端配置文件：
1source ...
引子：仓库管理系统中的困惑时刻当我在仓储模块中第三次修改库位分配算法时，看着Service层膨胀到3000行的God Class，终于意识到：“我们不是在管理库存，而是在用if-else编织一张失控的网。”这个顿悟让我重新审视被团队”诟病”许久的DDD实践…
一、穿透业务迷雾：DDD带来的三大实战价值1.1 复杂规则的可维护性革命（以跨境关税计算为例）传统模式痛点：
123456789# 历史代码中的魔鬼函数def calculate_tax(order): if order.country == 'US': # 50行州税计算 elif order.country == 'EU': # 70行欧盟增值税规则 elif order.country == 'CN': # 突然新增的跨境电商综合税 # 被迫修改核心方法引入风险
DDD重构方案：
123456789101112131415161718// 清晰的策略模式体现业务本质public inter ...
一、为什么需要本地部署大模型？在AI技术蓬勃发展的今天，RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构已成为企业级AI应用的主流方案。通过本地部署RagFlow+DeepSeek组合，开发者可以获得：
数据安全性：敏感数据无需上传第三方服务器
响应速度：本地网络延迟趋近于零
定制化能力：自由调整模型参数与检索策略
成本控制：避免按次计费的云服务成本
本教程将基于Apple Silicon架构（M2 Pro芯片）演示完整部署流程。
二、环境准备硬件配置
MacBook Pro 14” 2023
Apple M2 Pro芯片（12核CPU/19核GPU）
32GB统一内存
1TB SSD
软件要求12345678# 验证系统版本sw_vers# ProductName: macOS# ProductVersion: 15.3# BuildVersion: 24D60# 安装基础工具链brew install docker
Docker配置优化1234567891011121314# 创建专属Docker配置tee ~/.docker/d ...
本文记录在M2 Pro芯片（32GB内存）的macOS 15.3环境下，通过容器化技术实现企业级本地知识库的完整解决方案。方案集成DeepSeek大模型与RAGFlow文档智能处理框架，构建出响应时间<800ms的生产级RAG（检索增强生成）系统。
技术选型解析为什么选择Docker部署？
环境隔离：避免CUDA版本冲突（特别是macOS Metal与NVIDIA驱动的差异性）
资源控制：通过cgroups限制容器内存（实测M2 Pro 32GB可稳定运行）
可移植性：完整的部署配置版本化管理
DeepSeek-RAGFlow组合优势
DeepSeek-7B量化版本：在32GB内存下实现FP16精度推理
RAGFlow v2.1文档处理特性：
多格式解析（PDF/Word/Markdown代码混合文档）
智能分块（基于语义相似度的自适应chunking）
向量检索优化（HNSW索引+余弦相似度）
前置环境准备系统级配置12345# 启用Docker虚拟机内存扩展（默认2GB不足）docker settings -> Resources - ...
小言:
在日常开发或系统管理中，命令行操作几乎是每个开发者的必修课。特别是 macOS 和 Linux，它们共享了许多底层命令行工具，因此熟练掌握这些命令将极大提升我们的工作效率。本文将全面总结常用的 macOS/Linux 命令行操作，并涵盖文件管理、进程管理、网络操作等多个方面。希望这份笔记能够帮助你快速定位并使用常用的命令操作。
1. 文件和目录操作
命令
作用
示例
ls
列出目录内容
ls -la 列出所有文件，包括隐藏文件
cd
切换目录
cd /path/to/dir
pwd
显示当前目录路径
pwd
mkdir
创建目录
mkdir myFolder
touch
创建空文件
touch file.txt
cp
复制文件或目录
cp file1.txt file2.txt
mv
移动或重命名文件
mv oldname.txt newname.txt
rm
删除文件或目录
rm file.txt
find
查找文件或目录
find / -name “file.txt”
cat ...
阅读有感：
在今天快节奏的工作环境中，如何高效工作已成为许多人追求的目标。许多人好奇，谷歌的员工是如何每天仅仅工作四小时，却还能保持极高的生产力。作为一名前谷歌工程师，我观察到了许多同事采用的技术，帮助他们最大限度地提高工作效率。在本文中，我将分享四个关键策略，帮助你提升工作效率，更快地实现目标。
1. 🧠 掌握多任务处理的艺术
1.1 ⚡ 多任务处理的力量
多任务处理不仅仅是同时处理多个任务，更在于有效利用等待时间。
例如，作为一名研究工程师，我经常需要等待实验结果。在这段时间里，我不会空等，而是会处理一些待办事项，比如回复邮件或起草报告。
⏳ 通过识别这些零碎的等待时间，你可以重新利用这些看似“浪费”的时间，增加一天中的生产力。
1.2 🔄 训练多任务处理的能力
通过持续的练习，你可以逐渐培养出识别这些等待时间的能力。许多资深的谷歌员工在多任务处理方面表现出色，正是因为他们能准确识别这些时间节点。
✨ 提升自己的多任务处理技能，可以将碎片化的时间转化为有价值的生产输出。
2. 🛠️ 借助科技和工具提升效率
2.1 📲 合适的工具助你事半功倍
在这个技术驱动的时代，合适的工具 ...
前言作为榕城出生的小子，从来不缺看海的机会，但巍峨高山的攀登，机会则是少之又少，恰逢同事起意邻省江西的武功山高山草甸是一个让人放松的好地方，遂同往。风光难忘，遗憾小有，故留迹。
题记武功山，这座云雾缭绕的山峰，带着它独有的神秘与壮美吸引着无数探险者。然而，攀登之日，我却迎来了预料之外的天气——大雾笼罩，小雨如丝。一场本应满怀期待的登山，瞬间变成了与迷雾和雨水的博弈。山路湿滑，视野模糊，但正是在这种近乎迷失的环境中，我感受到了大自然的另一种魅力：它既考验耐力，也磨练心智。每一步向前，都是对未知的探索，每一滴雨水，都是对意志的洗礼。
行程安排去程
• 车次: D3270• 出发时间: 2024年9月7日 08:44• 到达时间: 2024年9月7日 15:03• 出发站: 厦门• 到达站: 萍乡北• 座位: 二等座 14车 07C号
早晨从厦门乘坐D3270次动车出发，经过约6个小时的车程，于下午15:03抵达江西萍乡北站。虽然车程较长，但心情充满期待，窗外风景也让旅途变得不那么枯燥。到达萍乡北后，立刻转乘大巴前往武功山景区旁的民宿稍作休整。
抵达与休整
在民宿内稍作休息，整理装备，准 ...
