1、你是什么时候开始成为开发者的，目前从事着什么工作？
我是17年成为开发者的，目前从事java的工作。
2、作为开发者，你经历过哪些“高光时刻”？
我的高光时刻是在开发一个企业级应用时，成功地解决了性能瓶颈问题。

当时，我们的团队负责开发一个复杂的企业级应用，客户对性能要求非常高。在开发过程中，我们遇到了一个性能瓶颈问题，即系统在处理大量数据时的响应时间非常慢。这不仅影响了客户的使用体验，也威胁到了项目的按时交付。
为了解决这个问题，我深入分析了系统代码和数据结构，进行了多轮性能测试和优化。我使用了Java的一些高级特性，如并发编程和内存管理，对数据库连接和查询进行了优化。通过不断地迭代和改进，我成功地提高了系统的性能，使其能够快速处理大量数据，满足了客户的性能要求。
3、身处“高光时刻”，你当时的感受如何？
当时我深刻认识到Java在企业级应用开发中的强大和灵活性。我通过不断学习和实践，成功地解决了性能瓶颈问题，提高了系统的性能和响应时间。这让我感到非常有成就感，也更加坚定了我对Java的热爱和追求。

在日常开发中，你有哪些低成本、保扩展性的套路？

1.面向接口编程：使用接口定义模块之间的交互，可以实现高内聚、低耦合的设计，方便扩展和替换具体的实现。
2.设计模式：利用常见的设计模式（如工厂模式、单例模式、观察者模式等）来优化代码结构和逻辑。
3.保持代码的可读性和可维护性也非常重要。程序员应该遵循良好的编码规范和原则，如代码注释、代码重构、单元测试等，以确保代码的质量和可扩展性。
4.定期进行代码审查和测试。

你是怎么知道这些设计套路的？欢迎分享~

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双十一期间买了电视机，客厅用，然后给卧室里入手了一台投影仪，以后可以在卧室里看电影了，happy

1.你掉进过新技术的“大坑”吗？
掉过
2.在爬坑之旅中，最让你印象深刻的一次是什么？你怎么看待呢？
一个常见的JDK坑是关于空指针异常的处理。JDK中的很多方法都不会做非null判断，这可能导致在没有处理null值的情况下引发空指针异常。比如，在调用对象的方法时，如果该对象为null，就会抛出NullPointerException。
为了避免掉入这些JDK坑，我们需要在使用这些方法时更加小心，仔细阅读文档并注意边界情况的处理。

● 效能指标是团队成长的唯一标准吗？

效能指标可以为管理层提供决策依据。管理层可以通过了解团队的效能指标来评估团队的绩效和表现，从而进行相应的决策和资源分配。
但是一个优秀的团队只有效能指标是远远不够的，还取决于目标达成率、团队协作、创新能力、学习能力、价值观认同，目标达成率能反映出团队的执行能力和解决问题的能力；良好的团队协作可以提升工作效率和创造力；创新能力可以帮助团队在面对变化和挑战时，快速适应并找到解决方案；学习能力强可以提升团队的专业水平和竞争力；共同的价值观和文化可以增强团队的凝聚力和向心力等等这些也是团队成长的标准。

1、你觉得 JAVA 中最晦涩的知识点是什么？
Java并发编程，并发编程是Java 语言中最为晦涩的知识点，它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力，更为考验一个程序员的内功，并发确实算是java中最晦涩的知识点。
2、你为什么入坑 JAVA？
Java 应用程序可以在多个平台上运行，这使得 Java 成为可移植性强的编程语言，其代码具有很高的重用性和可扩展性，跨平台性非常强；Java 应用程序的开发效率非常高，在相对短时间内可以快速地构建出高质量的应用程序，非常喜欢java语言。

1、算力是否是开发/技术的源头之水？
算力是开发/技术的源头之水
2、你最喜欢书里的哪个实验场景？
基于ECS实例搭建Hadoop环境场景最喜欢

你觉得推荐算法是让信息更高效还是更封闭？
推荐算法的工作方式常常是黑盒子，缺乏透明度和解释性。用户可能无法了解算法是如何运作的，无法控制或调整推荐结果，这可能增加信息封闭的感觉，推荐算法可以加入推荐多样性的考量，提供用户选择退出或调整推荐设置的选项，增加算法的透明度和解释性等来解决或减轻信息封闭的问题。

1、哪些事情是你成为程序员之后才知道的？
bug是改不完的；不是在加班，就是在加班的路上；
2、你觉得大众对程序员印象误解最深的是什么？
完全的理科思维，面对女生时是个妥妥的直男；
电脑技术大拿，打游戏非常好，会受到弟弟妹妹或者侄子侄女的追捧；
头顶英年早秃，发际线英年早上移；

1、对程序员来说，技术能力和业务逻辑哪个更重要？
技术能力和业务逻辑都很重要.
2、如何从写业务代码中跳出来，有效提升个人技术能力？
深入学习编程语言和技术：选择一门或几门编程语言进行深入学习，并了解其核心概念、语法和常用库函数。同时，关注相关的技术领域和框架，如前端开发、后端开发、移动应用开发等，并学习其原理和最佳实践。

确实，大模型在自然语言处理领域的表现引起了广泛的关注和兴趣，这使得人们倾向于将其视为解决所有问题的银弹。然而，需要理性地看待大模型的能力和局限性。

虽然大模型在许多任务中表现出色，但它们仍然存在一些挑战和限制。在决定使用大模型解决特定问题之前，需要深入评估其适用性、可行性和效果。大模型是强大的工具，但并非适用于所有问题和场景。

这边建议您清理一下缓存

确认源实例和目标实例规格是否一致

convertRowToJSON

重建会好一些

生效

缺EMPLOYEE

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