JDK-理解Stream API-Collector收集器
Collector<T, A, R> 是 Java Stream API 中用于自定义收集操作的核心接口。它允许开发者定义如何将流中的元素累积到一个可变容器中，并最终将容器转换为结果。Collector 的设计非常灵活，能够支持各种复杂的收集操作，例如分组、分区、连接字符串等。 接下来，我们将从 设
JDK-理解Stream API-Sink的本质
具体介绍Sink接口的设计与本质。 我们需要深入到 Sink 接口的实现细节和 Sink 链式处理数据的具体流程，并结合 JDK 源码中的关键类（如 AbstractPipeline 和 Sink）来解析 Stream 的底层机制。以下是更底层的实现分析： 一、Sink 接口：数据处理的“水槽” S
JDK-深度解析`java.lang.util.stream`
接 java.lang.util.stream包解析 一文，深入剖析 Stream 的实现。 一、Stream API 的接口抽象设计 Stream API 的核心设计思想是解耦数据源与操作，并通过**流水线（Pipeline）和惰性求值（Lazy Evaluation）**实现高效处理。其接口抽象
人类思维协议(Anthropic Thinking Protocol)
Thinking Claude 是一个基于深度思考协议和浏览器扩展工具的项目，旨在增强 AI 模型 Claude-3.5 的“深度思维”能力，使其思考逻辑更接近人类。通过支持 AI 以自然、未经过滤的方式深入思考后再回应，Thinking Claude 提供了一个更易于阅读和管理的界面，使日常任务中
在macOS上转换和运行CoreML模型
开源大模型很多，为了让我的小Mac能够高效的推理，故有此文。 模型运行 在 Github 上转了老半天才找到一个可供 Mac 使用的 App：Mochi Diffusion 将的到的模型放置在~/MochiDiffusion/models中，即可被加载使用。 具体使用步骤非常简单，就不再赘述。 模型
ChatGPT-我在GPT偷师的日常（GPT-like模型架构）
官方并未开源GPT模型的架构代码，故有此文，通过询问GPT4-mini，简单讲解了架构情况（不保证架构有效性）。 你好 你好！有什么我可以帮你的吗？ Qwen2-VL是否有开源nn.Molde代码？ Qwen-2-VL（通义千问-2视觉语言模型）的模型本身目前没有开源其底层代码，尤其是涉及到 nn.
利用MLX在macOS上微调模型
开源大模型很多，但终究还是找不到自己想要或者说适配业务的模型，因此就需要我们自己去进行模型微调。 本篇以开源模型openchat为例，使用MLX进行lora微调。 微调基本步骤如下： 下载模型 训练数据收集、清洗、整理 训练lora 测试先后变化 导出模型 下载模型 有
JavaAgent插桩技术介绍
Java 代理(agent)是一种拦截处理技术，它会在你的 Java 代码执行前进行拦截并按照你的要求进行字节码调整。 我们开发中使用的很多工具都是基于 Java 代理来实现的，比如 JRebel、以及诊断工具等。 Java Agent规范 因为其特殊性，Java Agent 规定，需要在 META