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AI大模型技术的火爆，让AI视频赛道也变得热闹。以往让很多人觉得视频制作领域是一个很难跨越的障碍，AI大模型的兴起之后，同时也带动了AI视频技术的革新，不少厂商纷纷加入AI视频的争夺，毕竟短视频经历了多年的沉淀之后，已经成为大多数日常生活中不可或缺的一部分，本文以国产大模型之光的通义万相为例进行详细的说明。
AI视频 是指利用人工智能（AI）技术生成、编辑、增强或分析视频内容的过程和结果。通过AI技术，视频制作、处理和优化的效率得到了显著提升，同时也为创意表达和内容创作带来了更多可能性。AI视频的核心在于利用机器学习、计算机视觉、自然语言处理等技术，自动化或智能化地完成视频相关的任务。
欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区：https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 组件 http_retry 的适配 鸿蒙Harmony 深度进阶 - 驾驭分布式负载感知重试、实现鸿蒙端高可靠通讯与协议幂等性审计方案 前言 在前文中，我们探讨了 http_retry 在鸿蒙（OpenHarmony）生态中解决单一移动终端弱网重试的基础实战。但在真正的“分布式工业物联网集成”、“跨设备协同办公资产同步”以及“需要对接具备动态压力管控的超大规模云原生后端”场景中。简单的指数退避往往难以应对复杂的网络分位震荡。面对一个需要在鸿蒙手机、智能穿戴设备与边缘网关之间，根据当前全网的平均负载压力（Load Pressure）动态调节重试节奏，并且要求在执行涉及核心资产变更（如：支付订单、库存锁定）的重试时执行绝对严密的协议幂等性（Idempotency）校验的高阶需求。如果缺乏一套具备分布式感知的重试调度模型。不仅会导致后端服务在故障恢复瞬间遭遇“重试波峰”引发再次崩溃，更会因为对非幂等操作的盲目重试。引发严重的业务资产错乱。 我们需要
Spring国际化核心原理详解：吃透这4个核心组件，搞定企业级多语言开发 前言：为什么需要国际化？企业级项目多语言场景痛点 在全球化业务扩张和多区域部署的背景下，企业级Spring应用的“多语言适配”已从“加分项”变成“必选项”。你是否遇到过这些痛点： * 硬编码的提示语、异常信息散落在代码中，新增语言时需要逐行修改代码，效率低且易出错； * 不同国家/地区用户使用系统时，看到的仍是固定语言，体验差； * 微服务场景下，服务间调用的异常信息语言不一致，排查问题成本高； * 想切换语言但不知道底层逻辑，只能照搬网上的配置，遇到问题无从下手。 Spring框架提供了一套成熟的国际化（i18n，Internationalization的缩写，因首字母I和尾字母N之间有18个字母得名）解决方案，其核心是通过4个核心组件实现“消息解耦+动态加载”，让多语言适配变得简单、可维护。本文作为系列开篇，将从底层原理到入门实操，彻底讲透Spring国际化的核心逻辑，帮你从“知其然”到“知其所以然”。 Spring国际化核心设计思想：基于Locale的消息解耦与动态解析 Spring
文章目录 * 摘要 * 1. 业务与技术挑战拆解 * 2. 总体架构（从数据库边界看） * 3. 数据模型：以“不可变流水”为中心 * 3.1 流水表（交易事实表）建议 * 3.2 账户与余额：把“强一致”收敛到最小 * 4. 高可用与容灾：把“不可用窗口”工程化 * 4.1 同城高可用：主备切换与防脑裂 * 4.2 异地灾备：以“可恢复”为目标设计链路 * 5. 性能与稳定性：把瓶颈消灭在“写路径” * 5.1 连接治理：让资源可控 * 5.2 SQL治理：少做无谓计算
—JavaEE专栏— 目录 * 一、日志概述：为什么它比 System.out.println 更重要？ * 1.1 日志的核心用途 * 1.2 为什么弃用标准输出？ * 二、日志框架体系：门面模式的深度解析 * 2.1 门面模式 (Facade Pattern) * 2.2 常见框架对比 * 三、实战：Spring Boot 日志的基本使用 * 3.1 传统方式获取日志对象 * 3.2 进阶方式：使用 Lombok (@Slf4j) * 四、深入理解日志级别 * 五、日志的高级配置 (application.yml) * 5.1 修改日志级别 * 5.