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擅长的技术

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通用技术能力：
  • Java
    初级

    能力说明：

    了解变量作用域、Java类的结构，能够创建带main方法可执行的java应用，从命令行运行java程序；能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。

    获取记录：

    • 2023-04-27 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2023-04-27 在 大学考试 Java开发初级 大学/社区用户通过技能测试
云产品技术能力：

暂时未有相关云产品技术能力~

阿里云技能认证

详细说明
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2024年05月

2024年04月

2024年03月

2024年02月

2024年01月

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  • 回答了问题 2024-05-14

    为什么程序员害怕改需求？

    作为一名普通的程序员，我对此深有体会，在我研究生期间面对老板（导师）、工作期待面对领导，都会产生“畏惧感”，在我看来，主要有以下几种原因组成：

    1. 工作量增加：需求变更往往意味着前期的工作可能需要重新评估或部分重做，这直接增加了程序员的工作量。特别是当项目接近尾声时，需求变更可能导致之前的努力白费，需要加班加点来弥补，这对程序员来说是一种巨大的压力。
    2. 技术挑战：新的需求可能会引入技术上的不确定性，需要研究新技术、新框架或者解决未曾预见的技术难题。这种不确定性增加了开发的风险和难度，程序员可能会担心自己能否按时交付高质量的代码。因为研究新技术、新框架真的很累！！！
    3. 连锁反应：软件系统中的各个模块通常是相互依赖的，一处需求的改动可能引发多米诺骨牌效应，需要对多个相关模块进行调整。这种连锁反应难以预估，增加了项目的复杂度和不可控性。特别是当发现完成了新需求后，其它功能出bug了，反反复复，太折磨了。
    4. 沟通成本上升：需求变更需要与产品经理、测试人员及其他人员等多方重新沟通协调，这一过程耗时且可能产生误解，增加了团队协作的复杂性。
    5. 心理因素：程序员在完成一部分工作后，会产生一定的成就感和归属感，需求变更相当于对他们劳动成果的一种否定，可能引起挫败感和抵触情绪。研究生期间也是，花费了很长时间做的工作突然被毙了，心理很难受。
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  • 回答了问题 2024-05-14

    “AI黏土人”一夜爆火，图像生成类应用应该如何长期留住用户？

    “AI黏土人”一夜爆火,这不是个例，如同chatGPT、Sora的横空出世，这是这个时代特有的现有，要想维持热度，避免昙花一现，我认为可以从以下几方面来做：
    1.持续技术创新：保持技术的领先性是吸引用户的首要条件。不断优化算法，提升图像生成的逼真度、创意性和个性化选项，比如增加更多风格选项、支持更复杂的图像编辑功能等，都是维持新鲜感和用户兴趣的关键。
    2.增强用户体验：简化操作流程，提高图像生成的速度和质量，减少用户等待时间。同时，提供多样化的分享渠道，让用户能够轻松地将自己的作品分享至社交平台，形成口碑传播。
    3.内容多样性与定制化：开发更多风格滤镜和模板，满足不同用户群体的审美偏好。引入用户自定义功能，允许用户调整生成图像的细节，甚至创建自己的风格，增强参与感和归属感。
    4.构建社区与互动：围绕应用建立一个活跃的社区，鼓励用户分享作品、交流技巧和创意灵感。定期举办挑战赛、主题创作活动，激励用户参与，增加用户粘性。
    5.合规与隐私保护：确保用户上传的图片和个人信息得到妥善处理，遵守相关法律法规，透明化数据使用政策，建立用户信任。
    6.商业模式创新：探索合理的盈利模式，如高级功能订阅、广告合作、IP授权合作等，同时平衡免费与付费内容，确保所有用户都能获得良好体验。
    7.跨界合作与品牌联动：与知名品牌、艺术家或流行文化事件合作，推出限定版风格或滤镜，借助合作伙伴的影响力扩大用户基础。
    8.反馈循环与迭代：积极收集用户反馈，快速响应用户需求和市场变化，不断迭代产品，解决用户痛点，提升满意度。
    9.教育与启发：提供教程、案例展示等内容，帮助用户更好地理解和运用图像生成技术，同时启发用户探索更多创意可能。
    10.社会责任与正面影响：注重应用的社会价值，避免不良内容的生成，推动正能量的传播，参与公益活动，树立正面品牌形象。

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  • 回答了问题 2024-05-07

    如何从零构建一个现代深度学习框架?

    构建一个深度学习框架是一个涉及广泛知识和高度技术挑战的任务，但也是一个能够深入理解深度学习核心原理的极佳途径。下列是完成框架的主要步骤：
    1.理论和基础学习

    • 数学基础：深入理解线性代数、概率论、微积分，特别是梯度计算、矩阵运算和优化理论。
    • 神经网络理论：掌握各种神经网络结构的工作原理，以及反向传播算法。
    • 优化算法：熟悉梯度下降及其变种。

    2.软件设计与架构：

    • 模块化设计：将框架划分为多个模块，如数据处理、模型定义、优化器、损失函数、训练循环、推理引擎等。
    • 编程语言与库：选择合适的编程语言，并利用底层计算库来实现高效数值计算。
    • 动态与静态图：决定你的框架是基于动态图还是静态图。

    3.自动微分：

    • 实现自动微分机制是深度学习框架的核心。可以采用符号微分、数值微分或更高效的反向模式自动微分（如链式法则）。

    4.GPU加速与分布式计算：

    • 掌握CUDA或OpenCL等GPU编程技术，以实现模型训练的加速。
    • 设计支持多GPU训练和分布式训练的机制，提升训练速度和模型规模。

    5.模型编译与优化：

    • 实现模型的编译逻辑，包括图优化、内存管理等，以提升执行效率。
    • 考虑引入量化、剪枝等模型压缩技术，以便于模型在资源受限设备上的部署。

    6.测试与验证：

    • 编写详尽的单元测试和集成测试，确保各部分功能正确无误。
    • 与现有框架（如TensorFlow、PyTorch）的性能进行基准测试，持续优化。

    7.持续迭代与优化：

    • 根据用户反馈和技术进步不断改进框架，增加新特性，优化性能。
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  • 回答了问题 2024-05-07

    AI面试成为线下面试的“隐形门槛”，对此你怎么看？

    AI面试的兴起确实标志着人力资源领域的一大技术革新，它可以显著提高招聘效率、减少人为偏见，并实现大规模筛选候选人的需求，同时也减轻了企业人力资源的成本费用。这一技术的应用，无疑为企业和求职者双方都带来了显著的变化和挑战。
    AI面试存在诸多问题，如AI面试缺乏了传统面试中人与人直接交流的情感互动。面对面的交流能让面试官捕捉到求职者的非语言信息，如肢体语言、眼神交流等，这些往往能更全面地反映一个人的性格和态度。而AI面试可能无法完全感知这些微妙的人际交往细节，从而在一定程度上减少了面试过程中的“人性温度”。这不仅可能影响对求职者全面能力的评估，也使得求职者难以通过情感共鸣来更好地展示自己。
    对于求职者来说，他们需要面临很多挑战，比如他们需要学习如何在没有即时反馈的环境中保持自然，如何通过镜头有效地传达自信和热情。他们也需要克服心理压力，面对冷冰冰的机器，求职者可能会感到更加紧张或不自在，担心自己的表现不能被准确理解，这种不确定性增加了心理负担。此外，对于企业方，他们确保技术设备的稳定性和面试环境的专业性，技术问题可能导致面试体验不佳或信息传递失真。
    尽管存在上述挑战，AI面试也带来了一些积极变化。它能够促进招聘流程的标准化和公平性，减少因面试官个人偏好导致的偏见，为所有候选人提供一致的评估标准。同时，对于企业而言，它极大地提高了筛选效率，尤其是在处理大量应聘者时。未来，随着技术的进步，AI面试系统可能会进一步优化，比如通过更高级的自然语言处理和情感识别技术，增强对求职者情感和个性的理解，从而在保持高效的同时，也能更好地恢复“人际互动”的温度。同时，对于求职者而言，适应并掌握这类面试技巧，也将成为职业生涯规划中的一项重要能力。最终，关键在于找到科技与人性之间的平衡点，让技术服务于更公正、更高效的招聘目标，同时也关注并尊重每个求职者的个性化体验。

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  • 回答了问题 2024-04-30

    你遇到过哪些触发NPE的代码场景？

    场景

    1. 方法参数未检查: 检查所有方法的输入参数，尤其是那些期望非空的对象引用。如果一个方法假设其参数不为null，但在实际调用中传入了null，就可能引发NPE。
    2. 对象初始化: 在对象初始化完成之前就访问其成员变量，或者初始化过程中的某个步骤失败，都可能导致后续使用时出现NPE。
    3. 集合和数组操作: 访问集合或数组元素前未检查它们的大小或是否为空，尝试获取元素时可能会遇到NPE。
    4. 返回值未检查: 调用可能返回null的方法后，直接使用返回值而不进行检查，特别是在链式调用中，这是常见的NPE来源。
    5. 静态字段初始化: 静态字段在类加载时初始化，如果依赖于尚未初始化的对象或外部条件，也可能导致NPE。

    处理方式

    1. 进行空值检查: 在访问可能为null的对象之前，添加显式的null检查。使用if语句或三元运算符来防御性地处理这种情况。
    2. 使用断言: 在测试或调试阶段，可以在关键位置使用assert语句来确保某些对象非空，这样可以在开发阶段早期发现问题。
    3. 利用注解: 使用如@NonNull、@Nullable等注解来标记方法参数和返回值的空值属性，配合IDE和工具（如FindBugs、IntelliJ IDEA的检查）可以帮助识别潜在的NPE问题。
    4. 采用Null对象模式: 当对象可能为null时，设计一个特定的“空对象”来代表这种状态，而不是返回null，这样就可以避免NPE，同时保持代码的流畅性。
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  • 回答了问题 2024-04-30

    你见过哪些独特的代码注释？

    类型

    幽默型。

    image.png
    这段注释以轻松的方式承认了代码的复杂性，同时也体现了作者对代码质量的追求和时间压力的无奈。
    image.png
    作者虽然在自嘲，但也提醒后来的维护者，这部分代码可能需要重构或至少是优雅化的处理。

    故事叙事性

    image.png
    以轻松诙谐的故事告诉我们此函数存在一个严重的bug，且到现在还未解决。

    警告型

    image.png
    作者提前给其他开发者打预防针，提示他们要格外小心。

    个人感悟

    总而言之，代码的注释多种多样，每个人可能有不同的风格，但为了可读性和可维护性，应当在遵守注释的基本编写规范上添加丰富的个人色彩，让代码的世界更加有趣。

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  • 回答了问题 2024-04-23

    如何让系统具备良好的扩展性？

    1. 服务化与API接口设计：使用RESTful API、gRPC等标准接口规范，确保各模块间通信的标准化和解耦。清晰定义接口契约，便于新增、修改或替换服务时不影响调用方。
    2. 水平扩展：设计系统支持通过增加更多相同类型的节点来分散负载，而非仅依赖单个节点的升级。如使用负载均衡器分配请求到多个服务器，或在云环境中动态增减计算资源。
    3. 分布式与集群化：对于数据库、缓存、消息队列等关键组件，选择支持分布式部署的解决方案，如分布式数据库、分布式缓存系统、消息中间件等。通过数据分片、分区、复制等技术，分散数据存储和处理压力。
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  • 回答了问题 2024-04-23

    在JS编程中有哪些常见的编程“套路”或习惯？

    1. 使用let和const代替var:let用于声明块级作用域的变量，防止变量提升和意外的全局污染。const用于声明常量，确保变量一旦赋值后不可更改，增强了代码的可预测性和安全性。
    2. 使用箭头函数：简洁的语法替代传统函数声明。
    3. 解构赋值：提取对象或数组的部分或全部属性值直接赋给变量，简化数据提取和交换过程。
    4. 默认参数：函数参数可以设置默认值，减少条件判断和参数校验代码，提高函数调用的灵活性。
    5. 剩余参数：通过 ... 收集不定数量的参数为一个数组，适用于处理可变数量的参数。
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  • 回答了问题 2024-04-16

    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？

    回想起来，学习程序开发已有5年，在这个过程中，有很多技术或概念让我感到对自身技能有了明显飞跃，主要几点如下：

    1. 各种数据结构算法。从一开始只会暴力穷举，到学习各种算法（贪心、动规等），使用各种数据结构（链表、哈希表等），不仅是完成了时间复杂度和空间复杂度的优化，更是对开发思维有了提高。
    2. 多线程。以前没有接触过多线程或并发环境，遇到的场景有限。但最近开始遇到并发场景时，学习、理解和掌握如何进行有效的并发处理和异步编程，能够有效利用硬件资源，提升系统性能，特别是在大规模数据处理中尤为重要。
    3. 模块化和组件化思维：无论是前端领域的模块化、后端框架的分层设计还是微服务架构，理解如何拆分复杂系统为可复用、可组合的小型模块或服务，都能显著提高开发效率。
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  • 回答了问题 2024-04-16

    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？

    我认为其能在云时代为什么会再次流行的原因如下：

    1. 需求增加：随着大数据、物联网、移动应用和实时数据分析的需求增长，企业需要实时响应内外部环境的变化。EDA允许系统几乎实时地捕获、处理和传递事件，从而帮助组织快速应对市场变化和用户行为，提高了整体业务流程的敏捷性。正是这是快速增长的实时性和敏捷性需求，使其在云时代流行奠定了基石。
    2. 能力强大：在云环境中，资源分布广泛且动态变化，EDA的异步处理机制降低了系统的耦合度，允许不同组件以松耦合的方式协作，提高了系统的可靠性和可伸缩性。尤其是在高并发场景下，异步事件处理有助于避免阻塞，提高系统的吞吐量。正是由于EDA如此强大的异步处理能力，使其能够成为焦点。
    3. 数据一致性与溯源：在事件驱动架构中，事件不仅可以触发动作，还可以作为一种持久化的记录，配合Event Sourcing模式，有利于构建具有审计跟踪和事务追溯能力的系统，这对于监管要求严格、数据完整性至关重要的行业尤其重要。
    4. 智能自动化与AI集成：随着AI和机器学习在业务中的广泛应用，EDA可以无缝对接各类智能服务，将预测结果、决策信号等转化为可执行的业务事件，促进自动化流程的构建和智能化运营。
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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？

    问题1：今天你跟通义灵码互动的第一句话是什么，TA 是怎么回复的？晒出截图（必答）

    回答1:
    第一句是：各种排序算法的时间复杂度和空间复杂度分别是多少？
    回复：
    image.png
    image.png

    问题2：分享一下你使用通义灵码的感受（必答）

    回答2：感受颇多，主要分为以下几点：
    1.不管是日常学习还是程序开发，通义灵码都帮助我提高了效率，自带的代码提示，代码生成、代码解释、代码测试等都能减轻开发者的日常工作。
    2.同样的通义灵码降低了研发门槛，使新入行的新手也可以写出符合逻辑的代码，并且其支持IDEA、VScode等多个开发工具的插件，使用起来相当方便。

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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？

    我认为Serverless架构有以下优势：
    1.按需伸缩。图像处理往往涉及到大量的计算密集型任务，如格式转换、缩放、裁剪、识别、检测等。Serverless架构可以根据实际请求量自动分配计算资源，意味着可以在高并发时段迅速扩容以处理大量并行任务，在低峰期自动缩减资源，从而避免资源闲置和过度配置。
    2.成本优化。Serverless是基于事件驱动和按使用计费模型，只有在其处理图像时才会消耗计算资源并产生费用，相比传统的服务器或虚拟机实例，这种按需付费减少了不必要的开支。
    3.部署快速。Serverless架构下的函数即服务允许开发人员专注于业务逻辑实现，而不必关心底层基础设施的搭建和维护。图像处理算法的更新和功能迭代可以更快地部署上线，加速产品迭代周期和市场响应速度。
    4.运维简化。在Serverless架构下云服务器负责底层服务器的管理和运维，减少开发团队在运维上的负担。

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  • 回答了问题 2024-04-10

    如何处理线程死循环？

    我认为有以下方法可以处理线程死循环：
    1.代码审查。代码审查是程序开发中的重要一步，通过代码审查可以发现潜在的威胁，在处理线程死循环中，代码审查可通过检查循环条件是否设置正确、循环体逻辑是否编写正确等来发现潜在的死循环。
    2.日志记录。在代码关键位置添加日志可以理解程序的执行过程，通过日志也能发现引发死循环问题所在。
    3.调试。使用调试工具如IDEA内置的断点、单步执行来跟踪代码的执行过程。找出引发死循环问题所在。
    4.性能分析工具。通过性能分析工具来查看程序中哪些部分所占用CPU资源多，耗费时间长，可能这部分是引发死循环问题的位置。
    5.异常处理。对于可能出现的异常情况，应进行捕获并处理异常，防止程序因未处理到导致崩溃。
    6.设计良好的退出机制。确保每个线程都有一个明确的退出条件和机制，避免线程一直运行。
    7.使用原子操作。原子操作在多线程环境下可以避免竞争条件，降低死循环的风险。如Java中synchronized。

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  • 回答了问题 2024-04-07

    你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力？

    问题：优秀的技术PM应该具备什么样的能力？

    回答：我认为优秀的技术PM至少具备以下能力：

    1. 技术基础。作为技术PM，首先必须具备深厚的技术基础，对涉及的技术领域有深入的理论研究和实践操作，才能准确合理评估项目的可行性，做出正确的技术决策，解决可能出现的问题。
    2. 沟通协调。作为技术PM，一定要具有沟通协调能力，因为不仅是对上层管理者汇报，对不同部门沟通，还要对团队源工知道，都需要清晰、准确地传达信息，协调各方资源，确保项目顺利进行。
    3. 领导力与团队建设：培养和激励团队成员，建立高绩效团队文化，营造积极向上的工作氛围。技术PM应当成为团队的灵魂人物，引导团队共同面对困难，解决问题，达成共识，推动项目向前发展。
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  • 回答了问题 2024-04-07

    如何写出更优雅的并行程序？

    问题：如何写出更优雅的并行程序？

    回答：我认为要写出优雅的并行程序，至少需要做到以下几点：

    合理分解任务。将原始任务进行合理划分，拆解成多个可独立运行的子任务，尽量保持每个子任务的工作量相对均衡，避免出现有的处理器负载过高，而有的处理器闲置的情况。
    分析任务关系：要合理分析各子任务之间的关系，如果子任务之间存在数据依赖，则必须按照一定的顺序执行，无法并行处理。
    同步机制：同步机制是并行编程中一个重要的问题，需要使用诸如互斥锁、信号量、条件变量等同步原语来确保在访问共享资源时不会产生竞态条件。
    负载均衡：通过动态调度算法，合理分配任务到各个处理器，确保所有处理器都能得到充分利用，达到整体性能最优。

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  • 回答了问题 2024-03-26

    你的数据存储首选网盘还是NAS？

    问题：你的数据存储首选网盘还是NAS？

    回答：我更倾向于使用网盘，原因如下：
    1.易于访问。只要有网络，我们可以从网页端、客户端或移动端来登录访问存储的文件，并且目前大部分网盘提供大内存的初始空间，且可以提供文件分享连接、在线协作等功能。
    2.即时同步。只要在任意一端上传或更新文件，该文件会自动更新到其他已登录同一账号的所有设备上，方便多设备间的数据共享和协作。
    3.无需硬件资源。使用网盘服务不需要购买和维护硬件设备，大部分用户免费存储足以够用，深度用户只需要按照存储需求付费订阅即可。
    4.备份和恢复。大部分网盘都自带文件历史版本功能，可以恢复误删除或被覆盖的文件，提供一定程度的数据安全保障。

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  • 回答了问题 2024-03-26

    通义千问升级后免费开放 1000 万字长文档处理功能，将会带来哪些利好？你最期待哪些功能？

    升级带来的好处：
    1.更具扩展性：长文档处理能力意味着用户在处理大量文本内容时无需担心容量限制，无论是论文解析、文本阅读、指南说明，还是剧本研究、长文档总结，使用户可以在通义千问上实现更多的选择。
    2.个人创作者涌进。前有Sora短视频AI制作的实现，搭配通义千问完全可以实现剧本的制作，降低个人创作者的门槛，也会使更多人选择成为个人创作者。
    期待的功能：
    1.个人化定制。如程序员使用，则模型更偏向于代码实现测试，如创作者使用，模型更偏向创新力实现等。
    2.图片、表格生成。希望通义千问可以根据用户提出的需求来生成合理有效的图片、表格等，不再局限于文本。

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  • 回答了问题 2024-03-21

    如何看待云原生数据库一体化的技术趋势？

    问题：作为一名开发者，你会选择云原生一体化数据库吗？会在什么场景中使用呢？请结合实际需求谈一谈。

    回答：是否选择云原生一体化数据库需要考虑多个方面，可分为以下几点：
    1.技术需求。
    2.预算
    3.运维复杂性
    4.可扩展性
    云原生一体化数据库的应用场景较为广泛，主要有以下场景：
    1.弹性扩展场景。当应用面临不确定或快速变化的负载时，例如电商促销活动带来的流量高峰，云原生数据库能够自动扩展资源，提供弹性的计算和存储能力，确保服务稳定且无需预先过度投资硬件。
    2.快速迭代与持续交付场景。对于采用敏捷开发和DevOps流程的团队来说，云原生数据库可以无缝集成到CI/CD流水线中，简化部署和运维流程，支持一键部署、版本升级和故障恢复。
    3.全球化部署与多数据中心同步场景。如果业务具有全球化分布特性，云原生数据库能够方便地在全球多个区域部署，并实现跨区域的数据同步，提高用户访问速度和数据可靠性。
    4.混合工作负载与多种数据模型场景。在处理不同类型的业务数据时，如事务型、分析型或者半结构化、非结构化数据，云原生一体化数据库（能够提供多模数据处理能力，一站式满足各种数据存储和查询需求。
    5.实时数据分析与决策支持场景。对于实时报表、用户行为分析、实时风控等场景，云原生数据库能够实现实时流式计算与大规模数据批处理相结合，快速构建实时数仓。

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  • 回答了问题 2024-03-19

    如何优雅的进行入参数据校验？

    问题1：在哪些场景下，你会进行入参数据校验的呢？

    回答1：作为一个Java开发者，以下场景我会进行入参数据校验。
    1.登录注册。登陆注册场景是入参数据校验最常见的场景，需要对用户名、密码、邮箱、电话号码等信息进行合法性校验，例如确认格式正确、长度适中、邮箱格式合法、电话号码有效等。
    2.Controller层。当用户通过HTTP请求向服务器发送数据时，Controller层接收客户端请求的参数，此时需要对请求参数进行校验，确保数据格式正确、完整且满足业务逻辑的要求。
    3.业务逻辑层。业务逻辑层也需要对参数进行校验，特别是涉及到数据库操作的参数，要进行校验，避免出现SQL注入或二级SQL注入等问题。
    4.Dao层。在执行数据库操作前，可能需要对即将插入、更新数据库的数据进行校验，确保它们符合数据库表结构的约束，如非空约束、长度限制、唯一性约束等。

    问题2：如何优雅的进行入参数据校验？你有哪些处理方式？欢迎分享~

    回答2：作为Java开发者，有以下入参数据校验方法。
    1.Java Bean Validation。通过在属性上添加来指定验证规则。
    image.png
    2.自定义注解与校验器:根据业务需求，编写自定义注解，并关联自定义校验器，用于处理特定的复杂校验逻辑。

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  • 回答了问题 2024-03-19

    你体验过让大模型自己写代码、跑代码吗？

    问题1：你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗？体验如何？

    回答1：体验过。
    image.png
    我一般是使用通义千问来帮我提供开发的具体的代码模板，或者刷算法题中向通义千问询问它的思路，前者准确性和完整性较高，而后者准确性低，需要不断地进行调整。当然总的来说可以有效提升开发效率，节省时间。

    问题2：目前大模型生成的代码可能会曲解开发者需求，遇到这种情况如何优化？

    回答2：
    1.将我们的具体问题反馈给大模型。如刷题时，我会将大模型生成的代码进行运行测试，将无法通过的样例反馈给大模型，然后大模型会进行修改。
    2.在向大模型询问问题时，尽可能全面描述完整的问题，包含具体的需求、格式等。

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