27-第10章 CompletableFuture异步回调

【实战演示】Coze平台打造专属AI助手，助力软考系统架构师高效备考

本次展示了从零开始搭建AI助手，便于备考系统架构师考试。演示中运用coursera大模型平台，AI助手支持问题回答、共享、回答生成与删除等功能。除了长期记忆、桌面添加，还能够在cos平台上记录和分享。教程两大部分：上传知识库和制作AI助手。上传知识库涉及到资料准备、数据收集、创建知识库，可通过手动或自动选择具体操作路径。AI助手构建过程包括基础设置、提示词编写、模型选择与优化。进一步可以设置长期记忆、开场白等，并支持调试和发布到APP市场。课程适合有一定AI和软考知识需求的技术人员或考生。

【智慧面试新篇章】还不会面试？用豆包构建你的JAVA面试智能教练

本视频介绍了使用豆包AI工具在Java面试准备中的应用技巧。豆包AI工具，由字节跳动推出，能够模拟面试官或面试者，有助于面试准备。工具基于自然语言处理和机器学习功能，目前支持IOS和安卓平台。视频中解释了如何创建智能体和使用语音克隆技术，以增加真实感。涉及了Java数据结构、同步机制、synchronized关键字、CAS锁问题及解决方法、ReentrantLock实现原理、Spring框架设计模式、动静态代理模式及其区别。内容深入而广泛，有助于面试者深化技术理解、面试官模拟提问场景。

14-第4章 可见性与有序性的原理-有序性和内存屏障-JMM模型-Happens-Before原则

本视频主要讲解了有序性和内存屏障的概念，解释了重排序在Java多线程编程中的影响，以及如何通过内存屏障来确保操作的有序性。内容涉及编译器和CPU层面的优化策略，如指令的重排序和内存系统的重排。介绍了Java内存模型（JMM）的基本概念，解决可见性与有序性问题的方法，以及volatile关键字的作用和原理。最后，通过happens-before原则来探讨多线程环境下如何保证内存的一致性和指令执行顺序的正确性。此内容适合对并发编程有基础了解、希望深化理解内存模型和线程安全概念的开发者。

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本视频重点讨论如何通过自然语言处理和文本分析技术来识别和理解人们对不同季节的情感反应。通过使用语义理解和情感分析工具，可以挖掘社区群体在不同时间周期中的心态变化和偏好趋势，从而洞察消费者的季节性行为模式。核心内容适合对人工智能及数据处理领域有兴趣，并寻求在情感分析和行为预测上应用技术的人群。

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该视频涵盖了从情感文本分析到语义理解的概念，着重探讨了如何通过自然语言处理和机器学习技术对情绪丰富的内容进行智能识别和分类。视频内容对于希望掌握将非结构化文本转化为可分析数据的技术人员具有较高的应用价值。同时，适用于对情绪识别和文本挖掘感兴趣的数据科学家和语言学习者。通过深入分析情感表达的微妙差异，该视频提供了一种途径去理解言辞背后的情绪和含义。

我正在参加51CTO学堂年度讲师评选，快来投我一票吧！

王老师凭借在IT教育行业十六年的深厚经验，专注于青少年编程教育，旨在通过技术指导帮助年轻学生实现更好的个人成长。王老师的教学动力源自于社会各界的支持和信任，此次参加51CPU年度讲师评选活动也寻求更广泛的认可。

信奥赛C++

C++语言在信息学奥林匹克竞赛中扮演着重要角色，提供了高效的编程手段和强大的功能支持。擅长进行复杂程序设计，特别是在动态规划等算法问题上展示出高效的解决方案。其跨平台性和可扩展性使其在多个领域如科学计算、图形学和人工智能领域都有所应用。丰富的标准库和第三方库资源，进一步提升了C++的开发效率，对于追求深入计算机编程技术的人来说是一种提升竞争力的方式。适合有志于深化编程能力和求解复杂问题的开发者和学习者。