本文探讨Spring框架中的缓存机制及其在购物车业务逻辑中的应用。通过合理配置，系统可高效缓存菜品与套餐信息，优化添加、查看及清空购物车等功能的性能。利用Spring Cache注解简化开发流程，提升用户体验。

Servlet 是 Java EE 技术的重要组成部分，主要用于开发动态 Web 应用程序。作为一种服务器端运行的小型 Java 程序，Servlet 能够处理来自客户端的 HTTP 请求，并生成动态响应，如 HTML 页面。其核心功能在于扩展服务器的能力，特别是在处理基于 HTTP 的请求方面表现出色，为开发者提供了强大的工具来构建交互式和动态的 Web 应用。

在.NET开发领域，报表查询功能至关重要，用于展示关键数据和业务分析。SqlSugar框架作为开源ORM工具，提供了创建和管理临时表、支持JOIN操作及行列转换等功能，极大简化了报表查询的编写过程，提高了开发效率。通过实际案例，展示了SqlSugar在处理报表数据中的高效应用，相比传统原生SQL，SqlSugar的优势明显。

本指南旨在帮助读者掌握YOLO模型的微调方法，以实现对图像中车辆、人员及交通标志等对象的高效识别与检测。文中不仅详细解析了模型调整的关键步骤，还提供了实用的代码示例和相关数据集，确保读者能够理论结合实践，快速上手并深入理解YOLO模型的应用。

本研究旨在设计并实现一个基于Spring Boot的校园停车场车位预约管理系统。该系统在国外发达国家已被广泛应用，显著提升了管理效率并节约了资源。管理员仅需通过互联网连接的电脑即可随时随地进行管理，操作简单且无需高学历背景。开发此系统对解决校园停车难题、提高校园管理效率及推动信息化建设意义重大。同时，该项目为学生提供实践平台，有助于培养创新思维和实际操作能力。

本文深入探讨MyBatis的基本操作，详细解析Spring框架中通过注解和XML配置文件两种方式集成MyBatis的方法。第一部分介绍使用注解方式集成MyBatis的步骤与技巧；第二部分则探讨通过XML配置文件实现集成。对比两种方法，帮助读者根据项目需求选择合适的集成方式。

本教程旨在引导读者在一小时内掌握ThreeJS的基础知识，并实现一个3D展示汽车的功能。通过ThreeJS的官方示例，向前端开发者展示如何快速入门ThreeJS，完成令人印象深刻的项目。教程适合所有希望提升3D图形处理能力的开发者。

在C++并发编程中，线程管理是提升程序效率的关键。通过类比生产过程中的任务分配，多个工人（线程）同时执行不同任务（如和面、烤制、包装），可以显著提高生产效率。`join`与`detach`是C++中用于处理线程的两种主要方法。`join`使主线程等待子线程完成，确保资源有序释放；而`detach`则让子线程独立运行，主线程不再等待其结束，适用于无需同步结果的场景。正确选择这两种方式能有效优化程序性能。

近期，Java领域迎来多项重要进展。JDK 24已进入Rampdown阶段，表明其开发进程正稳步推进。与此同时，JDK 25的专家组正式成立，着手规划未来发展方向。Jakarta EE 11 Core Profile的发布为企业级应用开发提供了最新规范。此外，作为微服务架构关键框架的Spring Cloud也取得了新的进展。这些动态充分展示了Java生态系统的活跃度与持续创新能力。

2024年12月21日，OpenCloudOS社区在北京举办的年会上宣布了其最新合作成果和创新实践案例。该社区已吸引800家共建企业，覆盖超过15万名开发者，装机量超1500万节点，成功替换90万个CentOS核心，并兼容适配96000种软硬件。OpenCloudOS实现了从源社区到商业版再到社区稳定版的全链路覆盖，展示了其在共建操作系统开源生态方面的显著成就。

本文探讨利用Go语言开发的微服务框架Kratos构建HTTP API的方法。通过Kratos的脚手架工具，开发者能便捷地创建项目和生成proto文件。该框架采用领域驱动设计（DDD）与依赖注入（DI），确保代码架构清晰高效。文中详细解析了Kratos模板生成的代码目录结构及其功能，为开发者提供全面指导。

在C#编程语言中，字符串的不变性是一个核心特性。这一特性不仅简化了内存管理，还增强了代码的安全性和性能。每当对字符串进行修改时，实际上会创建一个新的字符串对象，而原始字符串保持不变。这种机制确保了多线程环境下的安全性，并减少了潜在的错误。通过理解字符串不变性的原理，开发者可以编写出更高效、更安全且易于维护的代码。

近日，AGI-Eval发布了最新的高难度数学评测集Math Pro Bench，该评测集汇聚了来自全国高中数学联合竞赛、美国数学邀请赛及全国硕士研究生招生考试等多源试题。此评测集的推出，旨在全面评估AI在复杂数学问题解决方面的能力，OpenAI o1 pro竞赛级评测结果也新鲜出炉，为AI技术的发展提供了新的视角与挑战。

北京交通大学赵耀和陶仁帅团队与苏黎世联邦理工学院合作，在AAAI 2025会议上发表论文《ODDN：解决在线社交网络开放世界深度伪造检测中的无配对数据挑战》。研究聚焦于开放世界环境下深度伪造检测面临的无配对数据问题，提出创新解决方案，旨在提升在线社交网络中深度伪造内容的识别准确性，应对这一领域的重要挑战。

全球首个AI技术辅助的圣彼得大教堂三维模型已成功上线。梵蒂冈与Iconem及微软合作，利用40万张高清照片和先进的人工智能技术，在短短一个月内完成了对这座拥有400多年历史的重要地标的精确三维重建。随着2025禧年的临近，用户无论身处何地，都能通过这一技术获得零距离的虚拟体验，感受这一宗教与艺术杰作的独特魅力。

向量数据库在人工智能领域发挥着重要作用，尤其与大型模型检索增强技术（RAG）紧密相连。向量数据库通过高效存储和检索高维数据，显著提升了RAG技术的性能，使其在处理复杂查询时更加精准和快速。此外，向量数据库还广泛应用于推荐系统、图像识别等多个领域，为这些应用提供了强大的支持。随着人工智能技术的不断发展，向量数据库的重要性日益凸显，成为推动AI创新的关键基础设施之一。