使用boost最新版本1.81.0库制作的聊天软件，包含服务端、客户端程序，代码全程包含中文注释。如main主函数、服务端类、客户端类、异步lamba函数调用，聊天室消息队列、客户端连接队列、聊天内容协议解析等。 如没有boost 1.81.0库，需先下载： https://www.boost.org/users/download/ 部分代码示例如下 // 发布该聊天消息 void deliver(const chat_message& msg) { // 添加到聊天队列中，如果超出最大消息数目，则弹出1条最早的消息 recent_msgs_.push_back(msg); while (recent_msgs_.size() > max_recent_msgs) recent_msgs_.pop_front(); // 给聊天室内每个人发送最新消息 for (auto participan: participants_) participant->deliver(msg); }

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Spring AI + ollama + qwen 示例项目-流式、非流式输出 Spring AI与Ollama和Qwen的结合，是一个创新的示例项目，旨在展示如何在Spring框架中实现流式和非流式输出的集成。这个项目通过整合Ollama的数据处理能力和Qwen的响应生成机制，为用户提供了一个高效、灵活的解决方案，以满足不同场景下的数据交互需求。 在流式输出方面，项目利用了Spring框架的响应式编程特性，允许数据以连续的流形式进行处理和传输。这种方式特别适合处理大量数据或实时数据流，因为它可以有效地管理内存使用，同时保持应用的响应性。通过这种方式，用户可以实时接收和处理数据，而不会因为数据量大而导致系统崩溃或响应缓慢。 对于非流式输出，项目则采用了传统的请求-响应模型。在这种模式下，客户端发送一个请求，服务器处理请求后返回一个完整的响应。这种模式适用于不需要实时交互的场景，可以确保数据的完整性和一致性。 通过这个示例项目，开发者可以学习到如何在Spring框架中根据实际需求选择和实现流式或非流式输出。这不仅增强了对Spring框架的理解，也为构建高效、可靠的数据交互应用提供了