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作为一名前端开发，最近接到了一个「划词取词」的需求 —— 老板希望做一个类似豆包、有道词典的划词识别功能，核心要求是低成本、离线可用、Windows 平台优先。整个开发过程一波三折，从 AI 生成的「

本文是一段回顾式的长旅程：作者用十多年的时间不断尝试“浏览器里做流体”，从 WebGL 时代的各种 Hack，一路走到 WebGPU 让许多“现代图形 API 能力”变得可用。 Demo：https:

想象一下，你正悠闲地喝着咖啡，产品经理突然拍着你的肩膀说：“嘿，这是客户发来的Excel文件，里面有十万条数据，明天上线前要导入系统哦！”

一个完全在浏览器里运行的 AI 推理方案，用户的电脑就是"服务器"，零成本数据完全本地处理，隐私安全 离线也能用，体验更好部署简单，一个静态页面就能搞定

最近女友开始学习 AI 编程了（被我带的），她听说 Claude Code 这个 AI 编程工具很牛掰，结果试了下发现得要国外的 Claude 账号才能登陆……

报表下载、数据交换、日志归档... 导出需求无处不在。但当数据量膨胀到十万、百万级，传统 POI 分分钟教你做人：内存溢出 (OOM)、导出卡成PPT、请求超时 接踵而至。 别慌！EasyExcel

首先声明：这个绝对不是标题党！！！ 不管是前端佬、后端佬、APP佬，还是普罗大众，都可以点进来借鉴看看。 反正经过这么一遭，我算是被醍醐灌顶了。。。

看完JDK、Spring官方架构图，我发现：大厂的图也就这样！ 第一次画架构图是在项目评审会上。领导突然说："小王，你来讲讲你这个系统的架构。" 我打开PPT，盯着空白的画布，脑子里一片混乱：要不要用

在SpringBoot项目中，使用MyBatis-Plus和Dynamic-Datasource实现读写分离是一种常见且高效的架构选择。下面我将为你详细讲解完整的实现方案.