🔥 Java Solon v3.3.2 发布(国产优秀应用开发基座)
Solon 框架!
Solon 是新一代,Java 企业级应用开发框架。从零开始构建(No Java-EE),有灵活的接口规范与开放生态。采用商用友好的 Apache 2.0 开源协议,是“杭州无耳科技有限公司”开源的根级项目,是 Java 应用开发的生态基座(可替换美国博通公司的 Spring 生态)。
- 追求: 快速、小巧、简洁
- 提倡: 克制、高效、开放
7年开源时间,累计代码提交1.6万次 ,近半年下载量1200万次。
- 有透明可预期的《版本发布与维护计划》
- 有“【社区交流】”和“【商业服务】”双重技术支持
同时支持运行时环境(不基于 java-ee 构建,所以可以同时兼容):
- java8, java11, java17, java21, java14
有什么特点(相对 Java Spring 方案)?
特点 | 描述 |
---|---|
更高的计算性价比 | 并发高 700%;内存省 50% |
更快的开发效率 | 代码少;入门简单;启动快 10 倍(调试快) |
更好的生产与部署体验 | 打包小 90% |
更大的兼容范围 | 非 java-ee 架构;同时支持 java8 ~ java24,graalvm native image |
最新的 techempower 测试数据:
- https://www.techempower.com/benchmarks/#hw=ph&test=json§ion=data-r23
- https://www.techempower.com/benchmarks/#hw=ph&test=plaintext§ion=data-r23
项目架构示意图(全场景应用开发支持)
最近更新了什么?(每个版本都会有满满的清单)
Solon 快如闪电!智也非凡!从 v3.1 起,提供完整的 AI 应用开发支持(Solon AI、Solon MCP 同时支持 java8 到 java24)。
- 强化 solon-flow-designer 设计器
- 强化 solon-ai-flow 插件
- 添加 solon StatusException 状态码表
- 添加 solon AppContext::getBeansMapOfType(TypeReference) 泛型获取方法
- 添加 solon AppContext::getBeansOfType(TypeReference) 泛型获取方法
- 添加 solon AppContext::getBean(TypeReference) 泛型获取方法
- 添加 solon AppContext::getBean(ParameterizedType) 泛型获取方法
- 添加 solon Context:status(code, message) 方法
- 添加 solon-mvc @Path.required 注解属性支持
- 添加 solon-net-httputils TextStreamUtil:parseLineStream,parseSseStream->Publisher 方法
- 添加 solon-net-httputils curl 打印支持
- 添加 solon-flow FlowContext:runScript 替代 run(旧名,标为弃用)
- 添加 solon-flow FlowContext:runTask(node, description)方法
- 添加 solon-flow link 支持 when 统一条件(替代 condition)
- 添加 solon-flow activity 多分支流出时支持(逻辑与排他网关相同)
- 添加 solon-flow Counter:incr(key, delta) 方法
- 添加 solon-ai-core ChatInterceptor 聊天拦截机制
- 添加 solon-ai-core ChatMessage:ofUserAugment 替代 augment(后者标为弃用)
- 添加 solon-ai-core ProxyDesc 的 Serializable 接口实现
- 添加 solon-ai-core ChatOptions:response_format 方法
- 添加 solon-ai-core AssistantMessage:getSearchResultsRaw 方法
- 添加 solon-ai-mcp McpServerEndpointProvider:getMessageEndpoint 方法
- 添加 solon-ai-mcp McpServerParameters http 参数支持
- 添加 solon-ai-mcp McpClientProvider 本地缓存支持(默认 30秒)
- 添加 solon-ai-mcp 原语处理异常日志
- 优化 solon 属性默认值处理策略
- 优化 solon BeanWrap 泛型匹配
- 优化 solon-mvc mProduces 设定调到 invoke 之前(执行中产生输出,也可以产生效果)
- 优化 solon-proxy ClassCodeBuilder v23 改为 v24
- 优化 solon-hotplug PluginClassLoader 的代理兼容性
- 优化 solon-web-sse SseRender:render 对 null 的过滤
- 优化 solon-flow-luffy JtExecutorAdapter 的几个拼写错误
- 优化 solon-net-httputils HttpUtilsBuilder:build 路径合并处理
- 优化 nami 内部路径合并处理
- 优化 solon-ai-core ChatConfig.toString (增加 proxy)
- 优化 solon-ai-core Tool:outputSchema 改为必出
- 优化 solon-ai-core 添加 ToolCallException 异常类型,用于 tool call 异常传递(之前为 ChatException)
- 优化 solon-ai OpenaiChatDialect 方言,tool 消息也附带所有的 tools 元信息(之前被过滤了)
- 优化 solon-ai-mcp McpServerContext 同步连接时的请求参数,方便在 Tool 方法里获取
- 优化 solon-ai-mcp McpProviders 在 sse 时,支持 env 也作为 header 处理(有些服务方的配置,是用 env 的)
- 优化 solon-ai-mcp 取消 RefererFunctionTool(由 FunctionToolDesc 替代)
- 优化 solon-ai-mcp 基于 McpServerParameters 的构建能力
- 调整 solon-flow 取消
type: "@Com"
的快捷配置模式(示例调整) - 修复 nami 使用 @Body 注解时会出现 npe 问题
- sa-token 升为 1.44.0
- wood 升为 1.3.19
项目仓库地址?
- gitee:https://gitee.com/opensolon/solon
- gitcode: https://gitcode.com/opensolon/solon
- github:https://github.com/opensolon/solon
官网?

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调问更新 6.6~6.13:配额管理+考试评分评语+4 项功能新增+6 项功能优化+3 项 BugFix
调问自开源以来一直坚持前后端所有代码 100% 开源💯,保证所有功能的稳定与可改造能力👏。 🔥 安装下载地址(安装包):https://www.diaowen.net/install/docker 🔥 源码下载地址:https://gitee.com/wkeyuan/DWSurvey 配额管理功能来啦,之前多个小伙伴提出了需要针对每个选项,支持配额管理能力:在设置了配额后,达到配额限制之后,就限制选项选择。 这个功能在学校、报名的场景下非常常用,这两周经过设计,目前已经支持单选、多选题的配额管理能力,并且结合真实使用场景,基于 DSL 进行实现,可以支持各种逻辑组合的配额设置,例如多个选项交叉配额设置,欢迎大家来体验: 此外,在考试场景下,增加了自动评分功能,同时可以支持主观题的评分评语,进一步丰富了考试场景下的问卷能力: 还有个小功能,会有一些特殊情况,要求答卷答过之后不能修改,针对这种需求,调问本周增加了“上一页” 开关的显示与隐藏配置,以支持题目回答后不能修改的目的。 本周对小程序端进行了进一步完善,目前已经开始走小程序发布流程,小程序端马上就要和大家见面了。 欢迎伙伴们...
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智象未来两篇论文入选 CVPR 2025!视频生成与虚拟换装齐破局,开源赋能产业革新
近日,智象未来团队两项创新性技术论文被CVPR 2025收录,为视频生成与虚拟换装领域带来双重突破。两项技术均已开源发布。 MotionPro:微动作精准生成 该技术颠覆传统视频生成模式,创新采用局部稀疏光流采样精准捕捉如眨眼、转头等微动作,结合运动掩码严格区分物体与相机运动。实验显示其视频-轨迹对齐精度提升19%,用户满意度(自然度/动作符合性)分别领先 22% 和 18%,真正实现“所画即所动”。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2505.20287 DPIDM:视频虚拟换装新标杆 该方案采用双分支扩散框架,结合动态姿势交互模块(DPI),有效解决了服装细节保持与视频一致性的技术难题,显著提升了虚拟试衣的真实感和时空连贯性。在VVT测试集上,其VFID分数达0.506,较现有方法大幅提升60.5%,为营销场景提供真实动态试穿体验。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2505.16980
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