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MCP：大模型落地的关键路径 —— 程序员的新机会

现在的大模型落地不理想，真正的落地，应该是落地到各个企业、各个生产环节，想一想：比如在浏览器中命令大模型处理公司 ERP 系统的内容 —— 帮我总结公司会议关键信息、帮我分析一下系统数据趋势、帮我就这个内容发个邮件等等，或者查阅电脑本地文档去操作知识库、调用工具生成文档等等，这中间会涉及到一些安全问题、对接问题等等，这极有可能是程序员的新机会。
2026-07-14
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三条路径的交叉点：Spring生态的AI化

聊起"Agent + Skills + Spring AI"这套组合，我其实是带着一种"这次终于轮到Java开发者了"的心情开始接触的。2026年，AI Agent几乎成了技术圈的"普通话"，满屏都是Python生态下的LangChain、AutoGen、CrewAI。但作为一名在企业里写了多年Spring Boot的后端，我始终有个执念：核心业务系统在Java，难道为了接AI就要推翻重来？跟完这门课之后，我发现Java不仅能做Agent，而且能做得非常"Java"——可维护、可扩展、可治理。
2026-07-13
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从Spark-Shell到SparkContext的函数调用路径过程分析（源码）

首先，我们清晰定位找到这几个。 1、spark-shell 2、 spark-submit 3、spark-class 4、SparkSubmit.scala 5、SparkILoop.scala initializeSpark的源码 def initializeSpark() { intp.beQuietDuring { command(""" @transient val sc = { val _sc = org.apache.spark.repl.Main.interp.createSparkContext() println("Spark context available as sc.") _sc } """) command(""" @transient val sqlContext = { val _sqlContext = org.apache.spark.repl.Main.interp.createSQLContext() println("SQL context available as sqlContext.") _sqlContext } """) command("import org.apache.spark.SparkContext._") command("import sqlContext.implicits._") command("import sqlContext.sql") command("import org.apache.spark.sql.functions._") } createSparkContext的源码 // NOTE: Must be public for visibility @DeveloperApi def createSparkContext(): SparkContext = { val execUri = System.getenv("SPARK_EXECUTOR_URI") val jars = SparkILoop.getAddedJars val conf = new SparkConf() .setMaster(getMaster()) .setAppName("Spark shell") .setJars(jars) .set("spark.repl.class.uri", intp.classServerUri) if (execUri != null) { conf.set("spark.executor.uri", execUri) } sparkContext = new SparkContext(conf) logInfo("Created spark context..") sparkContext } 总结 本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5905540.html，如需转载请自行联系原作者
2017-11-12
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厂商掘金智能家居市场 三大路径殊途同归

家庭服务机器人、智能音箱、智能电视……伴随着人工智能技术的提升以及市场的扩大，一些智能设备逐渐进入人们的家居生活中，在便利之外，也带来了一丝乐趣。 据前瞻产业研究院此前发布的《中国智能家居设备行业市场前瞻与投资策略规划报告》数据显示，2016年，我国智能家居市场规模达605．7亿元，同比增长率50．15％。预计未来几年内智能家居将迎来爆发，到2018年，智能家居市场规模将达1396亿元。另外，来自科尔尼管理咨询公司的最新报告预计，到2020年全球智能家居的整体规模将由目前的100亿美元增长至500亿美元，并有望在2030年激增至4000亿美元。 不管是中国本土还是全球市场，亦或是当下还是未来，智能家居市场的增长空间大已经是一个板上钉钉的事实。在市场的诱惑下，科技公司、传统家电制造商纷纷“下海”。至于如何进入智能家居，可以归纳为三个方向： 个人／家用服务机器人 相比于传统家电制造商，个人／家用机器人是多数科技创业公司更愿意涉足的领域。据IFR预计，2016－2019年全球个人／家用服务机器人的发展将迎来井喷期，累计销量将达到4200万台，累计销售额约为223亿美元。 借助于语音识别、计算机视觉、深度学习等人工智能技术，在人机交互上，当前的个人／家用机器人在理解能力上有了很大的进步，已经基本能够满足人们的日常生活需求。不过，这并不代表着结束。 目前在用途上，除了交流互动之外，为了提升竞争力、适应之后的市场发展，多数个人／家用机器人正在面临转型，力图从一个仅仅只有陪护责任的“机器人伙伴”过渡为一个全能型的“机器人管家”，成为一个家庭中的智能家居控制中枢。 从这里，我们可以看出，在智能家居的布局上，部分服务机器人厂商正在试图建立一个自己的智能家居生态圈，而这种想法与一些传统家电制造商的想法不谋而合。 智能家电 在家居环境中，家电是一个必不可少的物件儿，这也就为传统家电制造商转战智能家电提供了一个极好的环境。在AWE会场，于美的、格力、海信等各大传统家电制造商的展台上，镁客君看见的智能家电已然占据半壁江山，智能冰箱、智能空调等等比比皆是。 坐拥丰厚的研发资金，兼之背靠着完整的家电产业链以及成熟的市场占有份额，相比于科技公司，传统家电制造商有着先天优势。上文也提及到，在智能家居的布局上，传统家电制造商也打着创建智能家居生态圈的主意，这些从现场各厂家布置的智能家居体验间即可获悉。 以海信为例，其在AWE现场布置了一个“语音体验区”，里面挂有一台娱乐、控制兼备的海信电视机，通过遥控器直接操控，或是对着遥控器说话即可对家电进行控制，看上去是着实方便得很。与此同时，远程手机操控也是一个方法。当然，缺陷也是存在的，那就是所有的操控都得在电视开启的前提下才能进行。 物联网云平台等基础建设 如同无人机一般，虽然现在技术和市场已经发展的相当成熟，但续航问题永远是一个诟病，以此类推，在智能家居，基础建设也是一个不容忽视的地方，从而也给提供解决方案的厂家们一个进入智能家居的机遇。 在智能家居，人机交互是一个很重要的因素。语音识别技术让智能家居产品理解用户的指令，计算机视觉让智能家居产品看懂用户表情和肢体动作中深藏的含义，可以说，如果不具备人机交互，那么所谓的“智能家居”就只是一个摆设。 此外，仅仅有人机交互显然是不够的，“智能”和“互联”的属性让“数据”的重要性日渐凸显，物联网云平台就是为解决这个问题而存在。通过物联网云平台，所有的智能家居产品将实现数据的收集和共享，从而进行用户个性化服务的定制。不过，“如何分辨有效的数据”、“如何提高数据的实用性”也是当下物联网云平台所面临的一个问题。 目前，智能家居市场正处在一种蒸蒸日上的状态，也引得越来越多的玩家纷纷跳进这场旋涡。不管是机器人、智能家电还是基础建设，随着时间的推移，每个细分领域的竞争将会越来越紧张。 不过，在市场快速发展、竞争愈加激烈的背后，我们更多的也看到了智能家居前进方向的偏移。当下，语音＋视觉的人机交互和操控方式的转移成为了智能家居产品的一个缩影，其中，“智能”的身影越来越模糊，最终呈现的成品似乎只是人机交互与互联网的一个结合体。按照用户的理想，这并不足够被称为“智能家居”，因而，如何提高“智能程度”成为了一个亟待解决的问题。 本文转自d1net（转载）
2017-07-03

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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