如果是使用Kafka构建，那么就先看一下运行和监控分析模型的参考架构： 这种架构的本质在于它使用Kafka作为收集特征数据的各种数据源，模型合适的模型构建环境以及服务预测的生产应用程序之间的中介。 功能数据从托管它的各种应用程序和数据库中拉入Kafka。此数据用于构建模型。这个环境将根据团队的技能和首选工具集而有所不同。模型构建可以是数据仓库，像Spark或Hadoop这样的大型数据环境，也可以是运行python脚本的简单服务器。该模型可以发布，其中获得相同模型参数的生产应用程序可以将其应用于传入的示例（可能使用Kafka Streams帮助索引功能数据以便按需使用）。生产应用程序可以从卡夫卡接收数据作为管道，或者甚至是Kafka Streams应用程序本身。参见下图： 1.png 卡夫卡成为ML架构中的中枢神经系统，用于饲养，建立，应用和监控分析模型。这确实有很大的好处： • 数据流水线简化 • 构建分析模块与维护模块脱钩 • 根据需要实时或批量使用 • 分析模型可以部署在性能，可扩展性和关键任务环境中 除了利用Kafka作为可扩展的分布式消息传递代理，还可以添加Kafka生态系统的可选开源组件，如Kafka Connect，Kafka Streams，Confluent REST Proxy，Confluent Schema Registry或KSQL，而不是依靠Kafka生产者和消费者蜜蜂。参见下图： 2.png

这虽然是3.28的新闻，但持续时间之久、影响之深远、却远超想象。 事件的起源还要回到八年前 涉及Java编程语言在多大程度上获得版权保护。谷歌利用Java设计了Android操作系统，全球多数智能手机都在使用这一操作系统。 2010年 Oracle起诉Google其侵犯版权和专利 2012年 陪审团裁定Oracle起诉不成立 但侵犯了java api的版权 旋即主审法官裁定API不受版权法保护 Oracle不服继续上诉 2014年 上诉法院又推翻看判决 裁定API的结构顺序组织受版权法保护 Google不服并上诉至美国最高法院 2015年 最高法院拒绝受理Google的尚需 案件重回初审法庭 2016年 陪审团裁定Google使用公平 拒绝了Oracle的起诉要求 Oracle继续上诉 2018年 上诉法院再次推翻初审法院判决 至此 这场长达八年之久 双方有来有回的案件 又又又画下了一个句号（？） image.png 就目前而言这个案件的最终判决将对整个软件行业冲击巨大 伴随着.Net的开源 可能会有越来越多的公司使用Java以外的开语言 因为一旦Oracle胜诉 理论上可以对所有使用java的公司诉讼 特别是系统做大了的大公司 可想而知 可将对软件行业带来怎样的冲击 某种意义上 一方是知识产权的胜利 另外一方面 绝对不利于Java的发展 至于具体如何 不如等等Google接下来的行动吧 image.png

原理不清楚，不过加个括号就可以了

对于典型的小公司初期后台，Node.js + TypeScript在前期开发成本、开发速度和灵活性上具有显著优势，能够更快地将产品推向市场并验证想法。“一步到位 Java” 对于小公司来说，其前期优势（强类型、企业级）带来的收益往往抵不过其带来的开发速度迟滞和成本增加。Node.js 完全能够支撑小到中等业务量的后台需求。随着业务发展，如果 Node.js 遇到瓶颈（通常是 CPU 密集型或超大规模），再考虑用更适合的技术（不一定是 Java，也可能是 Go, Rust 等）重构或拆分特定模块是完全可行的路径。

作为Java程序员，在当前竞争激烈的就业环境中需要主动调整策略以适应市场需求。以下是从技术、职业规划和行业趋势三个维度的具体建议： 一、技术能力升级路线图 Java核心深度优化 掌握JVM调优工具链（JProfiler+Arthas） 深入理解ZGC/Shenandoah低延迟垃圾回收器 现代Java特性实战（Project Loom虚拟线程/Valhalla值类型） 云原生技术栈认证路径 容器化：Docker + Kubernetes CKA认证 云服务：AWS/Aliyun专业架构师认证（重点关注Serverless） 服务网格：Istio+Envoy实战 高并发架构知识体系 分布式事务方案对比（Seata vs Saga） 百万QPS系统设计模式（含具体指标） 全链路压测实施方法论 二、差异化竞争策略 垂直领域专精 金融科技：支付清算系统开发经验（ISO8583/Swift） 智能制造：工业4.0系统集成（OPC UA/PLC通信） 电商领域：库存一致性解决方案（分库分表+分布式锁） 开发效能提升组合 代码生成：掌握JetBrains MPS元编程 质量保障：SonarQube定制化规则开发 效能度量：构建基于DORA指标的监控体系 架构可视化能力 C4模型架构文档输出 基于Kubernetes的混沌工程实施 成本优化架构方案（Spot实例+弹性伸缩） 三、新兴技术衔接方案 AI工程化实践 Java ML管道（DJL+TensorFlow Serving） 大模型应用开发（LangChain4J） 智能代码补全（Tabnine定制化训练） 数据密集型应用 实时数仓构建（Flink+Iceberg） 向量数据库应用（Milvus+Spring Data） 复杂事件处理（Flink CEP） 边缘计算拓展 轻量级Java运行时（GraalVM Native） 边缘设备通信协议（MQTT+CoAP） 边缘AI部署（TensorFlow Lite） 四、求职策略优化 技术影响力建设 输出架构决策记录（ADR）到GitHub 参与Apache项目贡献（从文档翻译开始） 技术专利撰写（实用新型+发明专利） 精准求职渠道 加入CNCF/Kubernetes社区人才库 参与头部公司开源项目（如Alibaba Sentinel） 技术Meetup演讲曝光 薪资谈判技巧 构建个人技术价值矩阵（用数字量化产出） 掌握期权估值方法（409A估值/BSPM模型） 福利组合优化（学习预算/会议补贴等） 建议制定季度提升计划，例如： Q1：完成云原生认证+输出3篇技术博客 Q2：参与中型开源项目+掌握Flink核心 Q3：在技术大会演讲+设计混沌工程方案 Q4：完成架构师转型+薪资重构谈判 当前头部企业对Java高级人才的需求仍然强劲，某招聘平台数据显示，具备云原生+领域知识的Java架构师岗位量同比增长35%，平均薪资涨幅达20%。关键是要建立不可替代的技术组合优势。

1. 确认 spring-boot-starter-test 依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> 2. 如果依赖传递有问题，可尝试显式添加spring-test： <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-test</artifactId> <version>5.3.9</version> <!-- Spring Boot 2.5.3 对应的版本 --> <scope>test</scope> </dependency> 3. 测试类应使用JUnit 5的@ExtendWith注解，而非旧的@RunWith： import org.junit.jupiter.api.Test; import org.junit.jupiter.api.extension.ExtendWith; import org.springframework.test.context.junit.jupiter.SpringExtension; @ExtendWith(SpringExtension.class) // 正确使用 JUnit 5 扩展 @SpringBootTest public class MyTest { // 测试方法 } 4. 如果还有问题运行以下命令检查依赖树： mvn dependency:tree -Dincludes=org.springframework:spring-test,org.junit.jupiter 5. 清理并重新构建项目 清理Maven本地仓库（~/.m2/repository）中残留的无效依赖。 在IDE中执行以下操作： Maven：mvn clean install -U IntelliJ/Eclipse：刷新依赖并重启IDE。

腾讯云部署DeepSeek大模型及Java调用方案 1. 部署DeepSeek大模型 腾讯云提供以下方式部署DeepSeek模型： 云应用快速部署：支持DeepSeek-R1推理模型，部署后依赖云资源（如云服务器、HAI算力）按实际消耗计费，参考文档：https://cloud.tencent.com/document/product/1689/115961。 大模型知识引擎：新建DeepSeek应用目前免费，后续可能收费，参考文档：https://cloud.tencent.com/document/product/1759/106152。 TI-ONE训练平台：可部署DeepSeek系列模型（如DeepSeek-V3、DeepSeek-R1），支持API调用。参考文档：https://cloud.tencent.com/document/product/851/115962 2. Java调用方案 通过 腾讯云大模型知识引擎 提供的API调用DeepSeek模型： 获取API地址（如[DeepSeekAPI](https://cloud.tencent.com/document/product/1772/115963)[3]），使用Java HTTP客户端（如OkHttp、Apache HttpClient）发送请求。 示例代码（伪代码）： // 使用HTTP POST请求调用API String apiUrl = "YOUR_DEEPSEEK_API_ENDPOINT"; String requestBody = "{\"prompt\":\"你的输入文本\"}"; // 发送请求并处理响应 3. 计费说明 云应用/云服务器：按小时计费，关机后仅收磁盘费用。 大模型知识引擎：当前免费，后续可能收费。 TI-ONE平台：未明确提及，建议查看。 4. 本地模型部署到腾讯云 TI-ONE训练平台支持自定义模型部署，可将本地训练的模型上传至平台并部署。 需参考TI平台文档完成模型格式转换和部署流程。

请确保USB设备已正确连接，并且在代码执行期间保持连接状态，因为错误4表示设备可能已被断开连接。参考腾讯云官方文档获取更多帮助：[libusbx文档](https://github.com/libusb/libusb/wiki)。回答不易，如果对您有帮助的话，可以帮忙采纳一下。谢谢。

使用Java将文本转换为MP3文件的大小取决于多个因素，包括文本的长度和MP3编码的比特率。通常，较低的比特率会产生更小的文件，但可能会影响音质。您可以尝试设置不同的比特率来找到适合您需求的文件大小。更多细节请参考腾讯云的相关文档或咨询腾讯云工作人员。回答不易，如果对您有帮助的话，可以帮忙采纳一下。谢谢。

您可以使用腾讯云NLP服务提供的API来实现Java应用中基于NLP的查询条件提取，进而进行查询操作。具体实现方式和示例代码可参考腾讯云NLP服务官方文档。 回答不易，如果对您有帮助的话，可以帮忙采纳一下。谢谢。

可参考https://cloud.tencent.com/developer/article/2514012

2025，Java依旧是一个非常适合新人的技术栈，特别是如果你打算从事企业级应用、微服务架构、金融、大数据等领域的开发工作。Java社区成熟、生态丰富、需求稳定，尤其适合那些愿意长期扎根、系统性学习和提升的开发者。如果你对云计算、微服务、分布式系统等有兴趣，Java仍然是入门的不错选择。看个人意愿吧，不过kotlin也是一个不错的选择

问题解决了，使用了xdotool工具，因为项目正好有其他功能需要用到xdotool，于是用如下代码替换了keyPress ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder("xdotool","key","Return"); pb.start(); 以上代码每次执行可以触发一次回车。

可能是prducer被关闭了

把 第一个的PATH 配置删了吧， 这个是 你安装oracle 的 jdk时，自动添加的，这个目录里面没有 javap 其实你可以cmd，输入 where java ，看下你生效的java命令是哪个目录的，就可以发现问题了