pycharm里copilot claude消失
在pycharm里安装了coplilot插件 但模型里没有claude,在网页是存在的,查询无果,最后看到这篇帖子
https://www.cnblogs.com/tanggoahead/p/19104245
原来是限制了中国用户的访问权限所致
在pycharm设置里重新把梯子的环境复制过来 配置之后 重启pycharm问题解决!


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目录 Java 核心知识点:字符串转整数与字符串相加 一、 字符串转整形数字 1.1 精简版(快速上手) 1.2 详细版(机制与陷阱) 1.3 关键陷阱总结表 二、 字符串相加 2.1 精简版(性能核心) 2.2 详细版(编译器优化与陷阱) 2.3 性能选择决策树 💡 一句话总结 本文总结Java中字符串转整数和字符串相加的核心知识点:1. 字符串转整数:推荐使用Integer.parseInt()方法,需注意处理NumberFormatException异常,对带空格的字符串要先trim(),大数值可使用Long.parseLong()或BigInteger。2. 字符串相加:编译期常量可使用+运算符(会被优化),但循环中必须使用StringBuilder以避免性能问题(性能差距可达200倍),多线程场景用StringBuffer,
My First AI智能体🤖: 我第一个AI智能体: AI、AI、AI、最近我的生活中,到处都充满了AI, 千问喝奶茶,豆包春晚发红包,元宝的小马卡,国内的AI大战就算如此的朴实无华; 如此环境,即使是傻子我都能感觉到,未来绝对了AI的时代,已经来了,甚至,不亚于第二次工业革命! 于是赶紧,在网上搜索学习AI,相关的资料,虽然可能是饮鸩止渴,学习速度与很难跟上更新🆙🆙! 但,只要不是跑的最慢的就,不会被吃掉🐗🐗🐗,我们也是如此 朴实无华~ ~ ~ 什么是 AI Agent? AI Agent = 模型 + 工具 + 编排层 + 运行时服务 利用大语言模型LLM ,在一个循环中完成特定目标, 一个完整的 AI Agent,就像一个人,由以下几个核心部分组成: 组成部分作用大脑 Brain负责思考、推理、做决策,豆包、
Java WebFlux集成DeepSeek大模型:流式接入完整实现(含代码+优化+避坑) 前言:随着大模型技术的普及,Java后端接入DeepSeek等大模型时,传统同步阻塞式调用已无法满足高并发、低延迟的业务需求。本文基于Spring WebFlux响应式框架,详细讲解大模型流式接入的技术方案、完整实现代码、性能优化技巧及常见问题解决方案,全程干货,可直接落地到生产环境。 关键词:Java WebFlux;DeepSeek;流式接入;SSE;响应式编程;大模型集成 一、技术背景与需求分析 在Java后端开发中,接入DeepSeek等大模型进行AI推理时,传统同步HTTP调用模式存在诸多痛点,而流式处理结合WebFlux的响应式特性,成为解决该问题的最优路径。 1.1 传统AI模型接入的局限性 传统Java应用接入AI推理模型,普遍采用同步阻塞式HTTP请求(如OkHttp、RestTemplate同步调用),这种模式在对接DeepSeek等大模型时,瓶颈尤为突出,具体表现为三点: * 高延迟导致线程阻塞:DeepSeek等大模型单次推理耗时通常在1-5秒
从传统编程到AI辅助开发的完整转型指南 目录 * 1. AI Coding:编程范式的革命 * 2. 主流AI Coding工具全景对比 * 3. Claude Code深度实践 * 4. Cursor深度实践 * 5. 实战案例:构建Spring Boot AI应用 * 6. 最佳实践与进阶技巧 1. AI Coding:编程范式的革命 1.1 什么是AI Coding? AI Coding不是简单的代码补全,而是一种全新的编程范式: AI Coding传统编程效率提升3-5倍AI生成代码描述需求Review & 调整AI生成测试AI优化建议持续迭代查阅文档思考需求编写代码调试运行手动测试优化重构 1.2 AI Coding的核心价值 对开发者的价值: 维度传统方式AI Coding提升代码编写纯手写AI生成+人工Review3-5倍效率学习新技术查文档+试错AI即时解释+示例10倍速度代码审查人工ReviewAI自动检查+人工确认更全面单元测试手写测试用例AI生成测试框架2-3倍效率重构优化手动重构AI建议+自动重构更安全 典型应用场景: