处理通用产品时使用变量

嗨!在今天的课程中,我们将继续学习仿制药。碰巧的是,这是一个大话题,但无法回避它——这是语言中极其重要的一部分:)当您学习甲骨文关于通用文档或阅读在线教程时,您将遇到不可重复类型和可重复类型这两个术语。可重复类型是指信息在运行时完全可用的类型。在Java中,此类类型包括原始类型、原始类型和非通用类型。相比之下,不可重新的类型是指信息被删除并在运行时无法访问的类型。碰巧的是,这些是泛型——List<String>List<Integer>等。

顺便说一句,你还记得什么是varargs吗?

In case you forgot, this is a variable-length argument. They are useful in situations where we don't know how many arguments might be passed to our method. For example, if we have a calculator class that has a sum method. The sum() method can receive 2 numbers, or 3, or 5, or as many as you like. It would be very strange to overload the sum() method for every possible number of arguments. Instead, we can do this:

public class SimpleCalculator { public static int sum(int...numbers) { int result = 0; for(int i : numbers) { result += i; } return result; } public static void main(String[] args) { System.out.println(sum(1,2,3,4,5)); System.out.println(sum(2,9)); } }

控制台输出:

 15 11 

这向我们表明,当将varargs与泛型结合使用时,有一些重要的功能。让我们来看看以下代码:

import javafx.util.Pair; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Main { public static <E> void addAll(List<E> li

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Spring AI系列之RAG(检索增强生成)从原理到实战指南 在LLM(大语言模型)时代,如何让AI既拥有通用能力又具备专业知识?RAG技术给出了完美答案。本文将基于Spring AI生态,深入剖析RAG的核心原理、实现细节与优化策略。 一、为什么需要RAG? 在深入了解RAG之前,我们需要先认识传统LLM的局限性: 缺陷类型具体表现RAG解决方案知识截止模型知识有截止日期,无法获取最新信息实时检索外部知识库幻觉问题自信地生成看似合理但实际错误的内容基于检索到的真实信息生成上下文限制长文本处理能力有限只检索最相关的上下文片段领域专业度通用模型缺乏垂直领域深度知识外挂专业领域知识库 比喻理解:如果将LLM比作一个"高中毕业生",那么: * Fine-tuning(微调) = 让他花7年时间去医学院学习,然后成为医生 * RAG = 给他配备了一群专业主任医师作为顾问,遇到问题时先咨询专家再作答 二、RAG核心架构解析 2.1 整体工作流程 RAG的工作流程可以分为两大阶段:离线索引(Indexing) 和 在线检索生成(Retrieval & Gene

2026全球最强十大AI大模型

1. GPT-5.2 定位:深度推理之王。 优势: *  极致推理:在数学、物理、逻辑谜题及复杂代码架构设计上仍保持全球第一,尤其是其“Thinking”模式,能处理极度复杂的链式推理任务。 缺点: * 成本高昂:API调用价格昂贵,不适合大规模低成本应用。 2.Gemini 3 Pro (Google) 定位:原生多模态霸主,长上下文王者。 优势: * 超长上下文:支持数百万Token的上下文窗口,能一次性处理整本书、长达数小时的视频或大型代码库。 * 多模态融合:真正的“原生”多模态,对图像、音频、视频的理解能力远超其他模型,能直接分析视频中的细微动作和语音语调。 * 谷歌生态:与Google Workspace、Search深度集成,实时信息检索能力极强。 缺点: * 幻觉问题:在处理极度冷门的知识时,偶尔会出现“自信地胡说八道”的情况。

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