Spring 框架是一个开源的 Java 平台，它为容易而快速的开发出耐用的 Java 应用程序提供了全面的基础设施。 Spring 框架最初是由 Rod Johnson 编写的，并且 2003 年 6 月首次在 Apache 2.0 许可下发布。 本教程是基于在 2015 年 3 月发布的 Spring 框架 4.1.6 版本编写的。 适用人群 本教程是为需要详细了解 Spring 框架的体系结构和实际应用的 Java 程序员设计的。本教程将带你达到中级的专 业知识水平，而你可以将自己提升至更高层次的专业知识水平。 学习前提 在进行本教程之前，你应该对 Java 编程语言有一个很好的了解。对 Eclipse IDE 的基本了解也是必须的，因为 所有的示例都是使用 Eclipse IDE 进行编译的。
随着信息技术的飞速发展，数字机关建设已成为推动政府治理现代化的重要途径。数字 机关建设不仅是一项技术革新，更是一种治理理念的更新，它关系到政府决策的科学性、服 务的精准性和资源配置的合理性。全面梳理数字机关建设的创新实践，探索其在提升政府治 理能力、优化服务流程、强化资源管理等方面的积极作用具有重要的现实意义。
开关电源的兴起和展开为现代电子工作注入了一股新鲜血液，经过长时间发展已成为一种十分可靠的电源，全部的计算机电源都已升级换代为开关电源，除此之外，开关电源也走入了平常群众的家中。
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区块链基础 概念 中本聪将区块链技术作为构建比特币数据结构及交易体系的基础技术,将比特币打造为一种数字货币和在线支付系统,利用加密技术实现资金转移,而不再依赖中央银行。
《Shell脚本编程诀窍——适用于Linux、Bash等》551页
脱碳是这个时代已经到来的话题和现实。从供水和卫生到保护自然环境，水务行业致力于满足社会的需求。在某种情况下，这些需求现在延伸到为应对气候变化做出贡献，以及如何在最好地利用世界宝贵资源方面展示领导力。这本书主要展示这两个方面的最新进展。
docker 作为虚拟机领域成熟的轻量化容器产品，可以轻松的将代码和所依赖的整个环 境（可以理解为包含整个操作系统）都打包在一起，不依赖于软件环境，方便把自己的代码 从 windows 电脑分享到 mac 电脑运行、或者服务器上运行等。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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