Java问题求助

一句话结论Java+langchain4j/spring AI依旧是传统Java后端，只是多了最基础的LLM调用能力Java + Spring AI / LangChain4j ≠ AI 应用开发本身它更多是 “传统后端在接入 AI 能力”，而不是 “以 AI 为核心的应用工程”。差异不在语言，而在“系统的控制权和复杂度在哪一侧”。一、从「系统主导权」看本质区别（这是最重要的一点）1️⃣ Java + Spring AI / LangChain4j 的定位系统主导权在：业务系统 / 后端架构LLM 在这里是：一个能力插件一个“增强模块”一个被调用的外部服务典型结构是： Controller ↓...

我遇到过最刁钻的一次面试问题是：“如果现在把你独立丢进一个完全陌生的项目，且资源有限，你会如何在两周内拿出可见成果？”当时我愣了一下，因为这不仅考察技术能力，更考察目标拆解、沟通协作和抗压能力。我先把问题拆成三步：快速摸清现状、明确可交付目标、制定最小可行方案；然后说明会如何与相关人员沟通获取关键信息，优先解决影响面最大的风险，保证两周内至少产出一个可演示版本。最终面试官认可了我的思路，并强调他们更看重方法论和思考深度。那次经历让我明白：不会的问题不可怕，关键是保持结构化思考与清晰表达。

1. SIFT、SURF 和 ORB 的区别SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)提取尺度和旋转不变的关键点，匹配精度高，适合复杂场景缺点：计算量大，早期受专利限制SURF (Speeded-Up Robust Features)SIFT 的加速版本，计算速度快，性能略低于 SIFT缺点：仍受专利限制ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)免费开源，速度快，适合实时应用缺点：特征点稳定性比 SIFT/SURF 稍差，抗尺度能力弱2. 如何使用 ORB 进行特征检测ORB 是快速特征检测算法，结合了 FAST 关键点检测...