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AI制作专业级UML类图-10秒生成,可连续优化

在软件开发的世界里,类图就像是建筑的施工蓝图。无论你是做系统设计、写技术文档,还是跟团队对齐架构思路,都绕不开它。类图是UML图中的一种,制作类图时需要遵循设计规范,传统的制作方式是使用UML图制作器,通过拖拽图形绘制类图,目前使用AI制作类图正在逐渐普及,今天就分享如何使用在线思维导图 AI工具在十几秒内生成一张结构完整、关系准确的UML类图。

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从“看懂曲线“到“预测未来“:TimechoAI 让时序分析触手可及

在工业互联网的浪潮中,时序数据已经成为企业最核心的数字资产之一。从工厂产线上每秒跳动的传感器读数,到电网中实时变化的负荷曲线,从交通流量的潮汐波动到金融市场的价格走势——这些随时间推移不断产生的数据,构成了现代工业与商业世界的"心跳"。然而,一个尴尬的现实是:大多数企业的时序数据,至今仍停留在"存储"阶段,远未释放出应有的预测价值。

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一个完整的“短链接”服务,可立即对外运营

软件名称:ShortURL-codong 软件分类:Web应用 / 工具软件 开发语言:Codong 授权协议:MIT 在线演示:https://codong.org/short-url/ 代码仓库:https://github.com/brettinhere/ShortURL-codong 说明: ShortURL-codong 是一个用 Codong 语言编写的开源短链接服务,完整后端逻辑仅 42 行代码,无任何第三方框架依赖。 完整功能:URL缩短、301跳转、点击统计。无需框架、无需ORM、开箱即用。一行命令安装 Codong,一行命令启动服务,立即可对外提供短链接运营服务。内置完整SEO配置,支持中英双语。MIT协议开源。 核心功能: • 长链接一键缩短,生成 6 位随机码短链 • 短链 301 跳转,对 SEO 友好 • 点击次数统计接口 • 前端页面支持中英文切换 • 内置 robots.txt、sitemap.xml、Schema.org 结构化数据等完整 SEO 配置 作为开发者,你一定遇到过这种场景: 需要一个短链接服务。不是很复杂的需求,就是把长 URL 变短,能跳转,最好能看看点击数。 然后你开始选技术栈。Python?要装 Flask、SQLAlchemy,写 ORM model,配 session,折腾 virtualenv。Node?npm install express better-sqlite3,再写一堆中间件。Go?相对干净,但光是类型定义、json encode/decode 的样板代码就要写几十行。 折腾半天,功能还没写,配置文件已经一堆了。 今天介绍一个不一样的方案:ShortURL-codong,一个用 Codong 语言写的开源短链接服务,后端核心逻辑 42 行,零依赖,三行命令跑起来。 先跑起来,再说别的 # 第一步:装 Codong(一行搞定) curl -fsSL https://codong.org/install.sh * sh # 第二步:拉代码 git clone https://github.com/brettinhere/ShortURL-codong cd ShortURL-codong # 第三步:跑起来 codong run main.cod # shorturl listening on :8082 就这三步。数据库自动创建,端口自动监听,服务已经在跑了。 验证一下: curl -X POST http://localhost:8082/api/shorten \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"url": "https://你的超长链接.com/很长很长的路径"}' # 返回 {"code":"x7k2mq","short_url":"http://localhost:8082/s/x7k2mq"} 访问 http://localhost:8082/s/x7k2mq,301 直接跳转到原始 URL。 从 git clone 到短链接服务对外可用,不超过 2 分钟。 你的用户马上就能用 服务跑起来之后,前端页面直接可用——访问 http://localhost:8082/short-url/ 就是一个干净的短链接生成界面,支持中英文切换,不需要额外部署任何前端工程。 用户进来,粘贴链接,点生成,复制短链,走人。三秒钟的事。 加一层 nginx 反向代理配上自己的域名,5分钟内就能把这个服务交给真实用户使用。 42 行代码到底长什么样 这是完整的后端逻辑,一行没省: import { generate_id, is_valid_url } from "./lib/url_utils.cod" db.connect("sqlite://shorturl.db") db.exec(""" CREATE TABLE IF NOT EXISTS urls ( code TEXT PRIMARY KEY, long_url TEXT NOT NULL, hits INTEGER DEFAULT 0, created_at TEXT DEFAULT (datetime('now')) ) """) server = web.serve(port: 8082) server.post("/api/shorten", fn(req) { body = req.json() if !is_valid_url(body.url) { return {status: 400, body: {error: "invalid url"}} } code = generate_id(6) db.exec("INSERT INTO urls (code, long_url) VALUES (?, ?)", code, body.url) return {status: 200, body: { code: code, short_url: "https://codong.org/s/{code}", }} }) server.get("/s/:code", fn(req) { row = db.find_one("SELECT long_url FROM urls WHERE code = ?", req.params.code) if row == null { return {status: 404, body: {error: "not found"}} } db.exec("UPDATE urls SET hits = hits + 1 WHERE code = ?", req.params.code) return {status: 301, headers: {"Location": row.long_url}} }) server.get("/api/stats/:code", fn(req) { row = db.find_one("SELECT * FROM urls WHERE code = ?", req.params.code) if row == null { return {status: 404, body: {error: "not found"}} } return {status: 200, body: row} }) server.listen() 不需要 import ,也不需要 class 定义,不需要 if err != nil 重复三十遍。db 和 web 是 Codong 的内置模块,直接用,不需要安装。 路由处理函数返回一个 map,status、body、headers 想写什么写什么,框架帮你翻译成 HTTP 响应。 这就是 Codong 的核心设计理念:语言本身承担基础设施,你只写业务。 连 SEO 都帮你配好了 很多开发者自部署工具类服务,上线之后发现搜索引擎根本找不到,也没有社交分享预览。这个项目把这块也做了: • robots.txt 明确允许 GPTBot、Claude、Perplexity 抓取 • sitemap.xml 含中英文 hreflang 标注 • Open Graph 标签,微信/Twitter/LinkedIn 分享有预览图 • Schema.org FAQPage 结构化数据,直接被 AI 搜索(Perplexity、ChatGPT search)抓取作为答案来源

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loveqq 框架新增 ApplicationScope,IOC 全量容器刷新也可保持单例

是什么? ApplicationScope 作用域是什么? ApplicationScope 是 loveqq-framework 新增的一种 bean 的作用域,它的作用是保证 IOC 容器全量刷新时,仍然能够保持单例。 loveqq-framework 已支持的作用域有: 单例:IOC 容器全量刷新时会重建,IOC 全量刷新即应用启动后,多次调用 ApplicationContext#refresh() 方法 原型:每次获取都是新的实例 线程:同一个线程内,是同一个实例,线程终结后自动销毁 bean 应用:即使IOC 容器全量刷新,也保持同一个单例 为什么? 为什么需要 ApplicationScope? 因为 loveqq-framework 支持 IOC 容器的全量刷新,全量刷新时,所有 bean 都会销毁并重建。 基于这个机制,可以实现插件化开发,即通过 http 上传插件 jar 包,即可实时的加载新功能,可以点击参考这里 所有 bean,自然也包括一些重量级的 bean,比如 WebServer,虽然重新启动一个 WebServer 很快,但也会造成毫秒级别不可用的问题。因此设计了 ApplicationScope,标记 WebServer bean,从而保证真正的不停机热部署实时刷新。 不重建又想刷新怎么办? 还是以 WebServer 为例,当 IOC 全量刷新时,有可能新增控制器方法,此时如果不更新 WebServer 的话,直接访问会报 404,这怎么搞? 答案是:实现ScopeRefreshed 接口,实现了该接口的 bean,当对应的作用域刷新时,将不会销毁重建,而是回调该接口,由开发者自己决定如何刷新!实际案例可以点击参考这里 感兴趣的同学可以看一下

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谷歌发布开源 AI 项目 Androidify,可生成个性化“安卓人”

谷歌日前正式上线全新 AI 应用 Androidify,用户可通过上传自拍或输入提示词,借助 AI 技术生成专属的 Android 机器人形象。该应用现已在网页端及 Google Play 商店同步开放下载。 据介绍,Androidify 集成了 Gemini 与 Firebase AI Logic SDK,支持图像验证、自动生成描述以及个性化机器人生成等功能。 应用会先利用 Gemini 2.5 Flash 对用户上传的照片进行检测,确保画面清晰且符合安全标准,随后生成详细描述,并调用 Imagen 3 模型生成最终的机器人形象。 值得一提的是,最新版本还新增了“背景氛围生成”与“贴纸模式”。前者可通过 Gemini 模型为机器人添加场景背景,后者则利用 ML Kit 分割技术去除背景,生成可在聊天应用中使用的 PNG 贴纸。 谷歌表示,Androidify 的目标是让用户在轻松娱乐的同时,体验到 AI 与 Android 技术结合所带来的创造力与个性化。 该项目已开源:https://github.com/android/androidify

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亚马逊发布生成式 AI 语音基座模型 Nova Sonic,可生成自然语音

据亚马逊官方消息,亚马逊近日推出生成式 AI 语音基座模型Nova Sonic,该模型是Amazon Nova 基础模型 (FM) 系列的最新成员。 Amazon Nova Sonic 将语音理解和生成统一为一个单一模型,开发人员可利用该模型创建自然、类似人类的人工智能对话体验,并实现低延迟和行业领先的性价比。这种集成方法简化了开发流程,降低了构建会话应用的复杂性。 其统一的模型架构可提供极富表现力的语音生成和实时文本转录,而无需单独的模型。其结果是自适应语音响应,可根据输入语音的节奏和音色等前奏动态调整其传送。 在双向对话中,Nova Sonic会等待“合适的时机”发言,会考虑到说话者的停顿和打断等情况。此外,Nova Sonic还能够为用户的语音生成文本记录,开发者可以将这些文本用于各种应用场景。 亚马逊AGI部门首席科学家罗希特·普拉萨德透露,Nova Sonic的部分技术已经应用于升级版数字助手Alexa+。该模型的推出是亚马逊构建人工通用智能(AGI)战略的重要一步,未来还将推出支持多模态理解的AI模型,涵盖图像、视频及其他物理世界感知数据。 阅读更多:亚马逊发布可控制 Web 浏览器的 AI 智能体 Nova Act

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring

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。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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