本项目展示了如何使用 Spring Boot 和 Spring AI 框架集成 DeepSeek 大语言模型，构建智能问答、文本生成和语义分析等 AI 驱动的应用功能。项目采用模块化设计，包含完整的前后端交互流程、模型配置、服务调用和结果展示，适合作为企业级 AI 应用的开发起点。 在当今信息化时代，人工智能技术已经渗透到我们生活的方方面面，而在后端开发领域中，Spring Boot作为一套成熟的Java开发框架，为开发者提供了便捷的解决方案。而Spring AI，作为Spring生态系统中的一员，进一步提升了人工智能在Java应用中的易用性和功能性。DeepSeek则是一个大型语言模型，它能够处理复杂的自然语言处理任务，包括问答、文本生成和语义分析等。本项目“Spring Boot与Spring AI深度实战（基于DeepSeek）的完整代码包含前后端”基于这些技术构建，提供了一个智能问答和文本生成的应用范例。 项目采用模块化设计，每个模块都有明确的职责，便于开发者理解和维护。前端主要负责用户交互和展示，而后端则处理业务逻辑和数据交互。通过这种前后端分离的架构，可以使得开发更为高效，且便于未来对系统的升级和扩展。 在使用Spring Boot进行后端开发时，我们通常会依赖其自动配置、起步依赖和运行时监视等特性，快速构建和部署应用程序。而将Spring AI集成到Spring Boot项目中，能够让开发者更便捷地调用AI功能，实现智能应用。例如，通过DeepSeek模型，系统能够以自然语言理解和生成文本，为用户提供准确的信息查询和文本创建服务。 该项目不仅在技术层面具有参考价值，同时也为AI技术的实践提供了丰富的应用场景。开发者可以通过学习该项目，掌握如何将深度学习模型与传统后端框架相结合，构建出具备高度交互性和智能化功能的应用。 对于企业级应用来说，这样的项目可以作为一个良好的起点，帮助企业快速搭建出适应市场需要的AI驱动产品。企业可以在此基础上进一步定制化，添加更多的功能或集成其他AI服务，以满足特定业务场景的需要。 此外，该项目的代码实现和设计模式都遵循了最新的软件开发标准和最佳实践，对提升开发效率和代码质量都有显著的帮助。通过分析和学习这些代码，开发者能够获得宝贵的经验，这些经验在将来的开发工作中将发挥重要作用。 企业应用开发往往涉及复杂的业务逻辑和技术挑战，采用Spring Boot和Spring AI，结合DeepSeek等先进AI模型，可以显著简化开发流程，提高开发效率，并最终实现能够提供智能交互的应用系统。这样的项目经验对于任何想要在AI领域取得突破的团队或个人而言都是不可或缺的。

音频信号分析仪是一种用于检测、测量和分析音频信号的设备，其前端调理电路是至关重要的组成部分，它负责对输入的音频信号进行预处理，确保后续的分析和测量准确无误。在这款特定的音频信号分析仪中，前端调理电路的设计采用Altium Designer这一专业的电子设计自动化软件完成，提供了一个完整的工程文件，用户可以直接导出印刷版文件进行制作。 Altium Designer是一款综合性的电路设计工具，集成了原理图捕获、PCB布局、仿真、3D查看、库管理等功能，使得电路设计过程更为高效。在本项目中，该软件被用来设计和优化前端调理电路，确保其能适应各种音频信号的输入，并进行必要的放大、滤波、隔离等操作。 前端调理电路通常包括以下几个关键部分： 1. 输入耦合：音频信号的输入通常需要通过耦合电容或变压器来隔离直流成分，避免电源干扰并选择合适的频率响应。这一步骤有助于保持信号的纯净度。 2. 增益控制：根据需要，前端电路可能包含可变增益放大器，以调整输入信号的大小，使其适应后续处理电路的要求。 3. 低噪声放大：为了确保高信噪比，电路可能包含低噪声运算放大器，用于放大微弱的音频信号，同时尽量减少噪声的引入。 4. 滤波：前端电路通常包括一个或多个滤波器，如低通滤波器、高通滤波器或带通滤波器，用于去除不需要的频率成分，只保留感兴趣的音频频段。 5. 保护电路：为了防止过大的信号输入导致电路损坏，前端可能设有钳位电路或保护电阻，限制信号幅度。 6. 输出缓冲：前端调理电路可能包含输出缓冲器，提供恒定的负载特性，防止输入信号受到后续电路的影响。 在Altium Designer的工程文件中，这些设计细节将被清晰地呈现出来，包括元器件的选择、电路拓扑结构、布线策略以及相关的参数设置。通过导出的印刷版文件，制造商可以根据设计图进行PCB制造，进而组装成实际的音频信号分析仪前端调理电路板。 这个音频信号分析仪的前端调理电路设计是一项复杂而细致的工作，涉及到音频信号处理的基础理论和实践经验。利用专业的设计工具，工程师可以创建出性能优秀、适应性强的电路，为音频信号分析提供坚实的基础。通过深入理解并实践这样的设计，我们可以提升在音频信号处理领域的专业技能。

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经常有朋友问起GoEasy如何实现IM，今天就手把手的带大家从头到尾用GoEasy实现一个完整IM聊天。 今日的前端技术发展可谓百花争鸣，为了确保本文能帮助到使用任何技术栈的前端工程师，Demo的源码实现上选择了最简单的HTML+JQuery的方式，所以,不论您是准备用Uniapp开发移动APP，还是准备写个小程序，不论你喜欢用React还是VUE，还是React-native或ionic, 或者您直接用原生Javascript和Typescript，都是可以轻松理解，下载后不需要搭建任何环境，直接用浏览器打开，就可以用来聊天了。 至此，整个聊天功能就完成了，是不是很简单呢。在整个demo中只用到了goeasy的四个API subscriber（接收消息），subscriberPrencense（接受上下线通知），hereNowByUserIds(获取当前在线用户列表）, publish(发送消息)。 哼！这难道不是纸上谈兵吗？Talk is cheap, show

2018年-研究生数学建模竞赛-E 这个仓库主要是前段时间参加2018研究生数学建模大赛的经验与心得，但是第二问，第三问做的太烂，所以只放我们团队第一问的方案和源码，在此抛砖引玉，欢迎大家批评指正。具体内容分析可以查看我的博客，我的博客地址： ://blog.csdn.net/hanjushi2/article/details/82862191 （2018.10）同时更新了历年数学建模论文模板（LaTex）以及优秀论文合计（2010年-2017年） 数学建模资源合集度云链接（链接： ://pan.baidu.com/s/1ciZisMg3s9Uv5F3mTeT8Yg提取码：rji4）

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