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SpringBoot中REST API的错误异常处理设计

RESTful API中的异常Exception处理有两个基本要求,需要明确业务意义的错误消息以及hhtp状态码。良好的错误消息能够让API客户端纠正问题。...Restful API错误/异常设计 在RESTful API中设计异常处理时,最好在响应中设置HTTP状态代码,这样可以表示客户端的请求为什么会失败的原因。...中处理一个个不同的异常,因为所有异常都可以按照上面方式进行类似方式处理。...TypeMismatchException (4)默认异常处理程序 既然我们无法处理系统中的所有异常。...在这篇文章中,我们介绍了实现Spring REST异常处理的不同选项。 为REST API构建一个良好的异常处理工作流是一个迭代和复杂的过程。

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    网络流量处理中的协议解析:流量处理模型

    这里所说的网络流量处理,包括常说的IDS,IPS,NTA, NDR,XDR,DPI,网络行为审计,防火墙之类需要在数据包层面对流量进行判断审计之类的操作。...IDS,IPS等流量处理引擎各有不同的侧重点,所以对协议解析的要求也各不相同,但大概来说,完整,准确,详细地提取出协议中的字段,比如邮件的标题,收件人,发件人是更好的。...解析提取的实现方式也各有各的办法,但解析部分的实现方式会受到流量处理模型的影响。这里把协议解析的实现建立在通常的处理模型之上。所以先简单描述一下这个处理模型。...可能有其他处理模型,那这里讨论的协议解析方式有可能不适用。通常,流量处理模型分为以下几个部分,每抓到一个数据包,就会逐个功能调用一遍,也就是数据包会逐次经过每个模块,每个模块被数据包触发。...抓包从系统中获取到数据包。性能之类这里不关心。这里只关心获取到的数据包是网络层的,它是零散的单个的ip包,它不会为协议解析提供什么方便,除非你只基于单个包解析。

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    Java Stream API中如何实现数据的并行处理?

    在 Java Stream API 中,实现数据的并行处理非常简单,核心是通过 ​​parallelStream()​​​ 方法获取并行流,而非默认的串行流(​​stream()​​)。...一、并行处理的核心原理并行流(Parallel Stream):基于 ​​Fork/Join​​ 框架实现,自动将流中的元素分割成多个子流,由多个线程并行处理,最后合并结果。...无需手动管理线程:开发者无需创建线程池或处理线程同步,Stream API 内部已封装了并行逻辑。...count();System.out.println("长度大于5的单词数:" + count); // 输出:2(banana、cherry)四、注意事项线程安全问题 并行流会多线程执行操作,若流操作中涉及共享变量的修改...合理使用并行流能显著优化数据处理性能,但需根据具体场景评估是否适用。

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    AI Agent 中自然语言模型与代码模型在 API 调用中的深度协作

    这两个模型不仅各自承担独特的任务,而且在实际执行过程中紧密配合,为完成 API 调用任务发挥关键作用。...面向自然语言的模型:意图理解与参数提取 面向自然语言的模型在 AI Agent 处理 API 调用的流程中,承担着理解用户意图、提取关键信息的重任。...例如,在开发一个旅游预订平台时,代码工作者可以根据代码模型生成的机票预订 function 参数模型,进一步完善预订流程中的错误处理机制、与其他业务模块的集成逻辑等。...面向自然语言的模型:意图理解与参数提取 面向自然语言的模型在 AI Agent 处理 API 调用的流程中,承担着理解用户意图、提取关键信息的重任。...例如,在开发一个旅游预订平台时,代码工作者可以根据代码模型生成的机票预订 function 参数模型,进一步完善预订流程中的错误处理机制、与其他业务模块的集成逻辑等。

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    Android M (API23) 中对权限的授权处理

    在API 23中,如果我们将compileSdkVersion和targetSdkVersion同时指定为23,而且我们没有显式的提醒用户去授予权限, 那么将导致App运行的崩溃。...另外,Android官方手册中也有描述,可以详细阅读:Permissions 效果 我喜欢用Gif动图来直观的展示效果! ?...android.view.View; import com.sunjiajia.monkeyandroid.R; import java.util.ArrayList; /** * 权限控制工具类: * 为了适配API23...,即Android M 在清单文件中配置use permissions后,还要在程序运行的时候进行申请。...* * ***整个权限的申请与处理的过程是这样的: * *****1.进入主Activity,首先申请所有的权限; * *****2.用户对权限进行授权,有2种情况: * ********1).

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    自然语言处理中的语言模型简介

    ---- 磐创AI分享 来源 | medium 作者 | Devyanshu shukla 编译 | Flin 在这篇文章中,我们将讨论关于语言模型(LM)的所有内容 什么是LM LM的应用...如何生成LM LM的评估 介绍 NLP中的语言模型是计算句子(单词序列)的概率或序列中下一个单词的概率的模型。...主要的区别在于,在语言模型中,单词顺序很重要,因为它试图捕捉单词之间的上下文,而在单词嵌入的情况下,只捕捉语义相似度(https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_similarity...这里,count(X)表示X出现在语料库中的时间。 对于我们的LM,我们必须计算并存储整个语料库中的所有n-grams,随着语料库越来越大,这需要大量的存储空间。...我们得出的结论是,LSTM是制作语言模型的最佳方法,因为它考虑并处理了长期依赖问题。

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    C# API中的模型和它们的接口设计

    在传统的MVC、MVP、MVVM、Web MVC这些UI模式中,模型是一个公共元素。虽然有很多文章讨论这些架构中的视图和控制器,但几乎无一涉及模型。...测试本身可以监控只有父对象能够处理的事件。 验证——数据模型唯一必须具备的功能 接下来我想谈谈数据模型可能会实现的可选特性。但在开始之前,我想先讨论每个数据模型必须具备的一个特性:验证。...完全不处理数据的数据模型几乎是不存在的。如果模型是来自文件、外部应用程序或用户界面,就有可能会引入不一致或不合法的值。来自用户界面的问题会更多,因为用户通常需要逐个字段得填写表单。...API。...为此,集合需要在将对象添加到集合或从集合中移除时附加和移除事件处理程序。 变更跟踪和撤消 虽然使用不是很频繁,.NET还是提供了专门用于跟踪对象变更的接口,这些接口甚至还提供了撤消功能。

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    Kotlin 协程和 Android SQLite API 中的线程模型

    协程在处理异步操作时表现得异常优秀,它可以让您用顺序自然的代码处理诸如操作数据库一类的耗时操作,而不再需要专门在线程之间来回切换任务、处理结果或错误了。...在我们为 Room 添加协程的支持期间,我们遇到并解决了在协程模型和 Android SQL API 中没想到的一些问题。在本篇文章中,我们会向您阐述我们遇到的这些问题,以及我们的解决方案。...Room 的 withTransaction API 中使用的 ThreadContextElement 会标识数据库中的阻塞函数。...Room 中的阻塞函数,包含 DAO 生成的那些,在它们被事务协程调用后会被特殊处理,用来保证它们不会在其他的调度器上运行。...的实现 创建了事务上下文之后,我们终于可以提供一个安全的 API 用于在协程中执行数据库事务。

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    生产环境中的大模型 API 接入实践:多模型并行的工程思考

    引言:当大模型进入核心链路随着大模型在各类业务中的使用逐渐深入,越来越多的系统开始将模型能力引入到核心业务链路中,例如内容生成、智能问答、辅助决策等场景。...本文围绕多模型并行使用的实际情况,讨论在生产环境中,大模型 API 接入层在系统稳定性和可维护性中的作用。...四、工程视角下的接入层设计思路针对上述问题,一个常见的工程思路是引入统一的大模型 API 接入层,将模型调用从业务逻辑中抽离。...该接入层通常承担以下职责: 对业务侧提供统一、稳定的调用接口 在内部处理不同模型之间的差异 集中管理超时、重试和基础容错策略 通过这一层抽象,业务系统不再直接感知具体模型,实现模型与业务逻辑的解耦。...当模型能力逐渐趋同,系统的稳定性和可维护性,往往成为决定 AI 应用能否持续演进的关键因素。从这个角度看,大模型 API 接入层已经不再是实现细节,而是 AI 系统的重要基础设施之一。

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    自然语言处理中的预训练模型(下)

    4.3.1 视频-文本 PTM 「VideoBERT」 和 「CBT」 都是视频文本联合模型,为了得到视觉-语言表示,它们分别通过基于 CNN 的编码器和现有的语音识别技术对视频进行了预处理。...4.3.2 图像-语言 PTM 一些研究将 PTM 引入图像-文本对,旨在处理诸如视觉问答(VQA)、视觉常识推理(VCR)等下游任务。...4.5.5 模型替换 「模型替换」是一种减少模型大小的简单方法,其将原始 PTM 中的较大模块替换成更加小巧的模块。...而在情感迁移中,基于 BERT 的模型也取得了不错的效果。 7.4 命名实体识别 「命名实体识别」(NER)是信息抽取中的基本任务,在很多 NLP 下游任务中扮演着重要角色。...由于 GPU 显存大小的限制,目前大部分的 PTM 一次只能处理长度不超过 512 个 token 的序列。

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    进化计算中基于分类的预处理代理模型

    问题提出 代理模型的构造较复杂,作者希望构造一个更为简单的廉价(cheap)的代理模型来评估子集的质量。...预选择(preselection) 在进化算法中,预选择是一种分类问题。准确地说,是将子代解作为外部数据集进行二分类,分为promising和unpromissing的解。...分类模型 (Classification Model) ? ? K是一个KNN的K,为一个奇数。Xi是第k近的特征向量,C是外部种群特征向量标签。...当新产生一个子代解时,我们,可以在不做真实评价时,利用这种分类模型给子代解打上标签。...子代选择( Offspring Selection) 每一个父代解将会生成M个子代解,在这M个子代解中,只评价其中的一部分,将会大大降低计算消耗。 ? 策略嵌入算法流程图 ?

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    自然语言处理中的预训练模型(上)

    1 引言 随着深度学习的发展,各种各样的神经网络被用来解决「自然语言处理」(NLP)问题,例如卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、注意力机制等等。...虽然神经模型在 NLP 任务中已经取得了成功,但是其性能提升相对计算机视觉领域来说还是不够明显。...这种嵌入存在两个主要局限性:第一个是嵌入是静态的,与上下文无关,无法处理多义词;第二个是难以处理不在词汇表中的词。...例如,掩码语言模型(MLM)是一种自监督任务,其尝试去遮住句子中的一个词语,基于剩余的词语来预测它。...「BERT」 中首次提出了该任务,作者训练模型区分两个输入句子是否在语料库中连续出现。在选择训练句对时,有 50% 的可能第二句是第一句实际的连续片段。

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    Structured Streaming | Apache Spark中处理实时数据的声明式API

    特别的,Structured Streaming在两点上和广泛使用的开源流数据处理API不同: 增量查询模型: Structured Streaming在静态的数据集上通过Spark SQL和DataFrame...我们发现这个增量的API不仅适用于高级用户,同时也适用于初学者。例如,高级用户可以使用一组有状态的处理操作符实现对自定义逻辑的细粒度控制,同时适用于增量模型。...数据的sources和sinks遵循简单的事务模型,默认情况下支持“exactly-once”。基于递增的API使得用批处理作业方式开发一个流式查询以及将流与静态数据的连接变得容易。...作为一个具体的例子,Google Dataflow有一个功能强大的API,具有丰富的事件处理选项去处理聚合、窗口化和无序数据。然而在这个模型中,用户需要指定窗口模式,触发模式以及触发细化模式。...4 编程模型 Structured Streaming结合了Google Dataflow,增量查询和Spark Streaming来支持Spark SQL API下的流处理。

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