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- CountDownLatch是java.util.concurrent包中的一个类，它是一种同步辅助工具。从概念上来说，它就像是一扇门，在门的一侧有一组线程（我们称之为工作线程）在进行各种操作，而在门的另一侧有一个或多个线程（我们称之为等待线程）在等待。这扇门初始是关闭的，当工作线程完成它们各自的任务时，就相当于在门上进行一次“倒计时操作”（countDown操作），当所有工作线程都完成任务，倒计 CountDownLatch是java.util.concurrent包中的一个类，它是一种同步辅助工具。从概念上来说，它就像是一扇门，在门的一侧有一组线程（我们称之为工作线程）在进行各种操作，而在门的另一侧有一个或多个线程（我们称之为等待线程）在等待。这扇门初始是关闭的，当工作线程完成它们各自的任务时，就相当于在门上进行一次“倒计时操作”（countDown操作），当所有工作线程都完成任务，倒计
- 解释器模式是一种行为设计模式，它定义了一种语言的语法规则，并提供了一个解释器来解释该语言中的语句。在我们的案例中，这种语言就是由各种知识规则组成的规则集。 解释器模式通常包含以下几个关键角色： 抽象表达式（Abstract Expression）：声明一个抽象的解释操作，该操作被具体的子表达式所实现。它是所有具体表达式的父类，定义了统一的接口。 解释器模式是一种行为设计模式，它定义了一种语言的语法规则，并提供了一个解释器来解释该语言中的语句。在我们的案例中，这种语言就是由各种知识规则组成的规则集。 解释器模式通常包含以下几个关键角色： 抽象表达式（Abstract Expression）：声明一个抽象的解释操作，该操作被具体的子表达式所实现。它是所有具体表达式的父类，定义了统一的接口。
- Elasticsearch具有出色的索引和搜索能力，能够快速处理大规模的数据。而Word2Vec模型则可以将文本中的词语映射为低维向量，这些向量能够很好地捕捉词语的语义信息。通过将文章中的词语向量进行组合等操作，可以得到文章的语义向量表示。将其存储在Elasticsearch中，并利用Elasticsearch的向量搜索功能，就可以实现对文章的语义相似度检索，从而有效地判断文章是否存在抄袭嫌疑。 Elasticsearch具有出色的索引和搜索能力，能够快速处理大规模的数据。而Word2Vec模型则可以将文本中的词语映射为低维向量，这些向量能够很好地捕捉词语的语义信息。通过将文章中的词语向量进行组合等操作，可以得到文章的语义向量表示。将其存储在Elasticsearch中，并利用Elasticsearch的向量搜索功能，就可以实现对文章的语义相似度检索，从而有效地判断文章是否存在抄袭嫌疑。
- 在自然语言处理（NLP） 领域，Word2Vec 模型无疑是一颗璀璨的明星。它犹如一把神奇的钥匙，为我们开启了通往文本语义理解的大门。Word2Vec 模型的主要作用体现在多个方面。 首先，在词向量表示方面，它能够将单词映射到低维向量空间，使得语义相近的单词在向量空间中距离相近。例如，“苹果”和“香蕉”这两个表示水果的词汇，其对应的词向量在经过 Word2Vec 训练后。 在自然语言处理（NLP） 领域，Word2Vec 模型无疑是一颗璀璨的明星。它犹如一把神奇的钥匙，为我们开启了通往文本语义理解的大门。Word2Vec 模型的主要作用体现在多个方面。 首先，在词向量表示方面，它能够将单词映射到低维向量空间，使得语义相近的单词在向量空间中距离相近。例如，“苹果”和“香蕉”这两个表示水果的词汇，其对应的词向量在经过 Word2Vec 训练后。
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- Spring Boot 3 与 RocketMQ 整合，可以通过 Spring Messaging 结合 RocketMQ 的 rocketmq-spring-boot-starter 实现。在这个整合过程中，RocketMQ 作为消息队列系统，Spring Boot 负责提供应用框架，整合可以让开发者更加便捷地使用 RocketMQ 的生产和消费功能。今天就先介绍下SpringBoot3整合 Spring Boot 3 与 RocketMQ 整合，可以通过 Spring Messaging 结合 RocketMQ 的 rocketmq-spring-boot-starter 实现。在这个整合过程中，RocketMQ 作为消息队列系统，Spring Boot 负责提供应用框架，整合可以让开发者更加便捷地使用 RocketMQ 的生产和消费功能。今天就先介绍下SpringBoot3整合
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