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  • 回答了问题 2024-05-01

    阿里云网盘与相册网盘的超级管理员的手机号是否支持变更？

    支持变更
    1.进入控制台后，在左侧导航栏中点击阿里云盘企业版下的服务列表，在右侧页面里的全部企业中，找到需要更改信息的企业名称，点击“企业名称”按钮或右侧操作下方的管理按钮，进入基本信息页面。

    2.在基本信息页面，点击基本信息旁的编辑按钮，更改企业或超级管理员信息，点击确定即可修改成功。
    文档链接

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  • 回答了问题 2024-05-01

    ModelScope的eais实例有没有网络加速的方案呀?

    可以使用cdn加速。或者选择最近的节点以减少网络延迟。

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  • 回答了问题 2024-05-01

    备案服务码使用

    使用购买阿里云服务器的账号，登录备案控制台。

    在左侧导航栏中，选择ICP备案服务码 > 服务码获取页面下方，找到需要申请ICP备案服务码的服务器产品，单击操作列下的申请。可以参考阿里云文档

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  • 回答了问题 2024-05-01

    如何让系统具备良好的扩展性？

    构建一个具备高度可扩展性的系统架构，是应对未来不确定性和业务快速增长的关键。从设计之初便融入可扩展性的理念和技术，需要综合考量多个维度，确保系统能够在不影响现有服务的情况下，灵活应对用户量激增、数据量膨胀和业务复杂度提升的挑战。以下是一些核心策略和实践方法：

    1. 模块化与微服务架构

    将系统划分为独立的、可互操作的服务模块，是提高可扩展性的基础。微服务架构通过将应用程序分解为一组细粒度服务，每个服务负责一个特定的业务功能，并且可以独立部署、扩展和维护。这种设计允许系统根据各服务的实际负载情况，针对性地进行扩展，而不是全量升级整个系统。

    2. 无状态设计

    尽量设计无状态的服务，即服务不保存任何客户端会话或请求间的数据状态。这样可以任意水平扩展服务实例，每个实例都能处理任何请求，而不需要关心请求之间的依赖关系。状态数据可以通过分布式缓存、数据库或其他持久化存储方案集中管理。

    3. 数据分片与分布式存储

    随着数据量的增长，单一数据库可能成为性能瓶颈。采用数据分片策略，将数据分布到多个数据库节点，可以有效提高数据处理能力和查询速度。同时，使用分布式文件系统或NoSQL数据库，可以进一步增强数据的存储容量和访问速度，支持水平扩展。

    4. 负载均衡

    引入负载均衡机制，可以有效地分配请求到不同的服务器或服务实例，确保没有单点过载。无论是基于硬件的负载均衡器还是软件解决方案（如Nginx、HAProxy或云服务商提供的负载均衡服务），都能帮助平滑流量高峰，提高系统的响应能力和可用性。

    5. 弹性计算资源

    利用云计算平台提供的弹性伸缩服务，可以根据实时监控到的系统负载指标（CPU使用率、内存占用、网络流量等），自动增加或减少计算资源。这不仅能够快速响应突发流量，还能在闲时释放资源，降低成本。

    6. API Gateway与服务编排

    通过API Gateway对微服务进行统一接入和管理，可以实现服务间通信的解耦，便于服务的添加、删除和修改。同时，采用服务编排或服务网格技术，如Kubernetes、Istio，可以进一步优化服务间的交互，提升系统的灵活性和稳定性。

    7. 前瞻性技术选型

    选择成熟稳定且社区活跃的技术栈，特别是那些天生支持分布式、高并发和可扩展性的框架和工具，可以减少未来迁移和升级的痛苦。同时，保持对新兴技术的关注和学习，适时引入适合的技术创新，也是保持系统竞争力的关键。

    综上所述，构建可扩展的系统架构是一个涉及多方面考量的系统工程，需要在设计、开发、运维等多个阶段全面贯彻可扩展性原则。通过上述策略的实施，可以确保系统在面对未来挑战时，能够从容不迫地进行扩展和调整，支撑业务的持续增长和创新。

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  • 回答了问题 2024-05-01

    你遇到过哪些触发NPE的代码场景？

    在Java编程实践中，识别并妥善处理空指针异常（NPE）是提升代码质量和系统稳定性的重要环节。空指针异常通常在尝试访问或操作一个未初始化或已设置为null的对象时发生，这不仅会导致程序崩溃，还可能隐藏了程序设计中的逻辑缺陷。以下是一些识别潜在NPE场景的方法及其处理策略。
    识别潜在NPE触发场景

    参数检查：方法的输入参数是最常见的NPE来源之一。如果方法假定传入的对象非空而直接使用，就可能引发异常。在方法开始时检查参数是否为null，可以有效避免这类问题。

    返回值检查：调用可能返回null的方法时，务必检查其返回值。这包括数据库查询、第三方库调用、集合类的查找操作等，这些都可能是null的来源。

    字段访问：对象的成员变量在对象初始化期间可能未被正确赋值，直接访问这些字段前应确认对象本身不为null。

    自动拆箱：使用基本类型的包装类（如Integer、Double等）时，自动拆箱操作若对象为null，将抛出NPE。在进行数学运算或比较之前，应检查包装器对象是否为null。

    集合和数组操作：遍历集合或数组前，应检查它们是否为null或空集合，避免在迭代过程中产生NPE。

    处理策略

    防御性编程：在可能产生NPE的地方提前进行检查，使用if语句或三目运算符判断对象是否为null，是一种基本且有效的防御措施。

    使用Optional类：Java 8引入了Optional类，它是一个可以为null的容器对象。如果值存在则isPresent()方法会返回true，调用get()方法会返回该对象。这种方式强迫开发者明确考虑null的情况，提高了代码的可读性和健壮性。

    利用Objects.requireNonNull()：Java的Objects类提供了一个静态方法requireNonNull()，可以用来在对象必须不为null的场合抛出NPE，这在构造函数或方法的开始处很有用，强制保证参数的有效性。

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  • 回答了问题 2024-05-01

    你见过哪些独特的代码注释？

    在软件开发的世界里，代码注释往往被视为程序员之间无声的对话，它不仅承载着技术说明的重任，还能反映出作者的思考过程、心情乃至幽默感。优秀的注释，如同藏匿于逻辑迷宫中的灯塔，为后来者指明方向，同时也为冰冷的代码增添了几分人性的温度。以下是一些独特且富有启发性的代码注释示例，它们或风趣、或深刻，揭示了注释艺术的另一面。

    1. 幽默风趣型

    // George Orwell was right: All code is equal, but some code is more equal than others.

    这段注释借用了乔治·奥威尔《动物庄园》中的名句，幽默地指出尽管理论上所有代码都应同样重要，但实际上总有些核心模块或复杂逻辑显得更为关键。它提醒开发者要关注那些看似平凡实则至关重要的代码段。

    2. 警示反思型

    # TODO: This is a brave attempt to connect to the database.
#       If you're reading this in the future, then I have failed you.
#       Sorry, and may the odds be ever in your favor.

    这段注释以一种自嘲的方式表达了对数据库连接这一常见而又易错任务的担忧，同时对未来维护者的歉意和鼓励，既是对自己的鞭策，也是对后来者的温馨提醒，促使人们在遇到类似挑战时更加审慎。

    3. 哲理深思型

    /*
 * Here be dragons!
 * The following code is complex and/or dangerous.
 * Enter at your own risk, and may the force be with you.
 */

    这样的注释常出现在代码的“雷区”，它不仅是一种警告，也是一种哲学表达——面对复杂或风险较高的代码，需要勇气和智慧。它启发开发者在设计和实现时尽量避免过于复杂的逻辑，同时也鼓励探索未知，勇于面对挑战。

    启发与看法

    这些独特的注释不仅是技术交流的工具，更是文化和情感的传递媒介。它们教会我们：

    • 幽默感的价值：在紧张的工作环境中，一点幽默能够缓解压力，增进团队的凝聚力。
    • 责任感的重要性：对代码负责，对未来的维护者负责，意味着在编写每一行代码时都要考虑到可读性和可维护性。
    • 自我反思的必要：在代码中留下“TODO”或警示性注释，是对自己的一种鞭策，提示未来回看时进行优化或重构。
    • 对复杂性的敬畏：面对复杂逻辑，应谨慎行事，寻找更简单、更直接的解决方案，同时为不可避免的复杂性做好充分的文档记录。

    总之，优秀的代码注释是技术、艺术与人文精神的完美融合，它们不仅照亮代码的黑暗角落，也照亮了开发者的心灵。在追求技术卓越的同时，不忘传递人性的温暖与智慧，是每一位优秀程序员应当追求的目标。

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  • 回答了问题 2024-05-01

    在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯？

    1. 模块化编程

    模块化是将复杂的程序分解为一系列小而专注的模块，每个模块负责一个具体的功能。在JavaScript中，可以使用ES6的import/export语法或者CommonJS（require/module.exports）来实现模块化。这样做不仅提高了代码的可重用性，还使得代码结构清晰，便于维护和测试。

    1. 使用函数式编程风格

    函数式编程强调使用纯函数（不改变外部状态，输出仅依赖输入）和不可变数据结构，这有助于减少副作用，提高代码的可预测性和调试效率。JavaScript原生支持高阶函数（如map, reduce, filter等），利用这些函数可以写出更加声明式、易于理解的代码。

    1. 应用设计模式

    设计模式如单例模式、工厂模式、观察者模式等，在解决特定类型的问题时提供了经过验证的解决方案。例如，使用工厂模式可以创建对象时隐藏创建逻辑，使代码更加灵活；观察者模式则适用于实现事件监听和回调机制，增强组件间的解耦。

    1. 利用Promise和async/await处理异步操作

    JavaScript中异步编程是常态，使用Promise和async/await可以更优雅地管理异步流程，避免回调地狱，使代码结构更接近同步代码，提高可读性和可维护性。例如，通过链式调用Promise或在async函数中使用await关键字，可以顺序执行异步操作，错误处理也变得更加集中和直观。

    1. 利用ES6+新特性

    ES6及后续版本引入了许多强大的新特性，如箭头函数、解构赋值、模板字符串、类和继承等，这些特性不仅简化了语法，还提升了代码的表达力。例如，箭头函数让函数表达式更简洁，自动绑定this上下文；解构赋值则能快速提取对象或数组中的属性或元素，使代码更加紧凑。

    1. 遵循编码规范和最佳实践

    遵循一套统一的编码规范，如Airbnb、Google或Mozilla的JavaScript风格指南，能够保证团队成员间代码风格的一致性，降低阅读他人代码的难度。同时，遵循最佳实践，比如避免全局变量的滥用、合理利用立即执行函数表达式(IIFE)封装作用域等，都是保持代码质量的重要手段。

    1. 单元测试与持续集成

    编写单元测试确保代码的各个部分按预期工作，是提高软件质量的关键。工具如Jest、Mocha配合断言库如Chai，可以方便地进行测试。结合持续集成/持续部署(CI/CD)流程，可以在每次提交代码后自动运行测试，确保代码变更不会引入新的错误。

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  • 回答了问题 2024-04-22

    在做程序员的道路上，你掌握了什么关键的概念或技术让你感到自身技能有了显著飞跃？

    理解并熟练运用面向对象编程范式是我在编程道路上迈出的一大步。从最初仅关注函数和变量的简单组合，到学会将现实世界的实体抽象为类，封装属性和行为，通过继承实现代码复用，以及利用多态应对变化，我的编程思维发生了深刻转变。OOP 带来的不仅仅是代码组织的清晰和模块化的提升，更重要的是，它教会我如何以一种更加结构化、易于维护的方式思考问题，将复杂的业务逻辑分解为相互协作的对象，这对于大型项目的开发和长期维护至关重要。

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  • 回答了问题 2024-04-22

    作为一个经典架构模式，事件驱动在云时代为什么会再次流行呢？

    松耦合与微服务趋势： 随着企业纷纷转向微服务架构以实现敏捷开发、部署与运维，EDA 的松耦合特性与微服务理念天然契合。在 EDA 中，各服务通过事件（即业务发生的事实记录）进行通信，而非直接调用彼此接口，这极大地降低了服务之间的依赖性，使得每个服务可以独立开发、升级和扩展，增强了系统的灵活性与可维护性。

    实时响应与业务敏捷性需求： 在数字化转型过程中，企业愈发重视对市场变化、用户行为、设备状态等数据的实时感知与快速响应。EDA 通过异步事件传递机制，使得系统能够近乎实时地捕获、处理和响应各种业务事件，无论这些事件源自内部业务流程、外部合作伙伴还是海量物联网设备。这种即时性有助于企业快速调整策略、优化用户体验，从而在竞争激烈的市场环境中保持敏捷。

    云原生基础设施的支撑： 云环境提供了弹性计算、按需存储、自动扩展等能力，为 EDA 的实施提供了理想的基础设施。云服务如消息队列、事件总线、流处理平台等，作为 EDA 的核心组件，能够轻松实现事件的高效分发、路由、存储和处理，确保大规模分布式系统中的事件处理具有高可用性和可伸缩性。此外，云服务的标准化接口与即开即用的特性简化了 EDA 的搭建与管理，降低了技术门槛。

    大数据与AI集成： 在数据驱动决策的时代，EDA 作为数据管道的重要组成部分，能够有效整合、传输各类结构化与非结构化数据，为大数据分析与人工智能应用提供实时、完整的数据源。事件驱动架构不仅支持传统的业务流程自动化，还能够与数据湖、数据仓库以及机器学习平台无缝对接，助力企业实现智能化运营与决策。

    跨系统、跨组织集成能力： 随着企业生态系统的日益复杂，跨部门、跨企业、跨云的集成需求日益凸显。EDA 提供了一种通用的、语言无关的通信机制，通过标准化的事件格式与协议，促进了不同系统、平台及合作伙伴间的互操作性。云服务商推出的事件桥接产品（如阿里云 RocketMQ EventBridge）进一步简化了多云、混合云环境下的事件集成，促进了业务流程的端到端自动化。

    韧性与故障隔离： 在云时代，系统的稳定性和故障恢复能力至关重要。EDA 的事件缓冲和异步处理机制能够缓解瞬时高峰压力，避免局部故障影响整个系统。即使某个服务暂时不可用，事件仍可在队列中等待处理，待服务恢复后继续流转，保证业务流程的连续性。

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  • 回答了问题 2024-04-10

    在图像处理应用场景下，Serverless架构的优势体现在哪些方面？

    由于Serverless应用由细粒度的函数组成，开发者可以独立开发、测试和部署单个函数，实现敏捷开发和持续集成/持续部署（CI/CD）。对于图像处理功能的新增、修改或优化，无需重新部署整个应用，大大缩短了产品上市时间和迭代周期。

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  • 回答了问题 2024-04-10

    如何看待首个 AI 程序员入职科技公司？

    代码理解与解释：通义灵码能够解析现有代码，为工程师提供代码块的功能解释、变量用途说明、逻辑流向可视化等辅助信息，帮助快速理解陌生代码库或他人编写的复杂代码。

    代码导航与搜索：支持快速跳转到定义、引用、实现等代码位置，以及根据方法名、变量名、注释内容等进行高效搜索，提升代码阅读效率。

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  • 回答了问题 2024-04-10

    如何处理线程死循环？

    性能监控：定期检查系统资源（CPU、内存、磁盘I/O等）使用情况，发现长时间高负荷运行的线程。当发现某个线程占用资源异常且持续时间过长时，应将其视为潜在的死循环候选对象。
    日志分析：在关键代码段添加详细的日志输出，记录线程状态、循环次数、关键变量值等信息。当怀疑存在死循环时，可以通过分析这些日志快速定位问题所在。

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  • 回答了问题 2024-04-10

    如何写出更优雅的并行程序？

    利用成熟的并行编程库（如OpenMP、Pthread、MPI等）或框架（如Apache Spark、Hadoop等）可以简化并行编程的复杂性，避免手动处理低级并发细节。这些工具提供了丰富的并发原语（如锁、条件变量、屏障、原子操作等）和高级抽象（如并行循环、分布式数据集等），有助于优雅、高效地实现并行逻辑。

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  • 回答了问题 2024-04-10

    你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力？

    优秀的技术PM始终将产品质量视为项目的生命线，他们会推动团队遵循严格的开发规范和测试流程，确保产品功能完善、性能稳定、用户体验良好。同时，他们懂得在满足项目需求的前提下，通过合理的项目管理手段（如价值工程、持续优化等）有效控制成本，提升项目经济效益。

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  • 回答了问题 2024-03-31

    DataWorks找阿里运维截图提示如图所示，看描述是cpu资源沾满了么？

    您的DataWorks PyODPS脚本在处理历史分区数据时遇到了执行时间过长的问题，仅完成了约1/5的进度，且阿里云运维提供了截图提示，似乎指向CPU资源占用满的情况。考虑到您提到的数据规模（8000个分区，2.7亿条数据），虽然不算非常庞大，但在某些特定操作或资源限制下，依然可能导致长时间运行甚至阻塞。

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  • 回答了问题 2024-03-31

    DataWorks表的血缘关系中的下游任务表名和负责人可以一键下载吗？

    DataWorks提供了丰富的数据管理和血缘关系功能，允许用户追踪数据表的上下游关系以及相关任务的负责人信息。对于您提出的需求——一键下载表的血缘关系中的下游任务表名和负责人信息，虽然DataWorks界面可能没有直接的一键下载按钮

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  • 回答了问题 2024-03-31

    DataWorks改任务会影响过去两条的实例吗？

    在DataWorks中，修改任务属性或配置通常不会直接影响过去已经生成并完成（或失败）的实例。已运行的历史实例记录了当时任务配置的状态以及执行结果，这些历史信息是固定的，不会因为后续对任务的修改而发生改变。

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  • 回答了问题 2024-03-31

    DataWorks中M 开头的是 map 阶段，这种 J 开头的 是 shuffle 阶段吗？

    在DataWorks（阿里巴巴集团研发的数据开发平台）中，任务名称或任务类型通常遵循一定的命名规范以标识其功能或所处的计算阶段。

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  • 回答了问题 2024-03-31

    DataWorks在代码上加上${}后代码解析不出来输出表名，如何解决？

    确认变量是从哪里设置或传递的。可能是通过DataWorks任务参数、调度参数、全局变量、环境变量等方式提供。确保在运行任务时，这些变量被正确设置并赋值。
    如果变量依赖于某个特定的上下文（如调度任务、工作流节点等），确保在相应环境中变量已定义且有效。

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  • 回答了问题 2024-03-31

    DataWorks通过数据集成抽取另一个地域下的mc的表，获取不到表信息，这是正常的吗？

    阿里云MaxCompute服务默认对不同地域之间的资源访问有所限制。通常情况下，一个MaxCompute项目只能访问其所在同一地域内的其他资源（如OSS、RDS等）

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