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个人介绍

关山难越，谁悲失路之人？

擅长的技术

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通用技术能力：
  • Linux
    初级

    能力说明：

    掌握计算机基础知识，初步了解Linux系统特性、安装步骤以及基本命令和操作；具备计算机基础网络知识与数据通信基础知识。

    获取记录：

    • 2023-02-22 在 大学考试 Linux运维初级 大学参加技能测试未通过
    • 2023-02-22 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
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 2024-05-06

    AI面试成为线下面试的“隐形门槛”，对此你怎么看？

    确实，AI面试的兴起给传统的招聘流程带来了很大的变化。这种方式可以帮助公司处理大量的申请者，提高筛选效率，尤其是在初步筛选阶段。但同时，这也引发了一些值得关注的问题和挑战。

    首先，对于求职者来说，面对一个没有表情、只根据算法运作的AI面试官，确实可能感觉不太自在。我们通常在面试中通过非言语的交流，比如面试官的微笑、点头等来寻找反馈，调整自己的表现。但AI面试官缺乏这样的反馈，可能会让人感觉像是在对着镜头说话，这样的环境很容易让人紧张，难以展现出自己的真实水平。

    其次，AI面试可能过度依赖特定的关键词或语音、表情分析等数据驱动的指标来评估候选人。这种方式可能会忽视求职者的某些个人特质和创造力，因为这些是难以通过算法量化的。

    此外，AI面试的普及也带来了一定的心理压力。求职者需要适应这种全新的面试形式，可能会感到不安和压力，因为他们需要在没有人类交互的情况下表现自己，同时还要理解和掌握如何让一个机器面试官对他们的表现做出积极评价。

    不过，也有一些积极的方面。比如，AI面试可以减少人为偏见，提供更加公平的评估环境。而且，随着技术的发展，未来的AI面试官可能会变得更加智能和敏感，能更好地理解和评价人类的复杂表达。

    所以，对于现在的我们来说，最好的策略是适应这种新兴的面试方式，了解它的工作原理，同时准备好在不同的面试环境中展示自己的能力。例如，可以多练习在摄像头前自然地讲话，了解哪些关键词可能会引起AI面试官的注意，这样就能更好地准备和应对这种情况。就像我们平时准备考试一样，了解考试的形式和内容，提前做好准备，自然能够更加从容不迫。

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  • 回答了问题 2024-05-06

    如何从零构建一个现代深度学习框架?

    从零开始构建一个现代的深度学习框架确实是个大工程，但也是个超级酷的挑战！想象一下，你能自己设计和实现从基础数据结构到高级模型训练的所有东西。这个过程不仅能加深你对深度学习的理解，还能锻炼你的编程能力。下面我给你简单介绍一下这个过程中可能的几个步骤：

    1. 理解基本概念：首先，你得有扎实的机器学习和神经网络的知识基础。了解什么是前向传播、反向传播，以及梯度下降等优化算法。

    2. 选择编程语言：Python 是目前最流行的选择，因为它简单易学，而且有丰富的科学计算库如 NumPy 和 SciPy。但你也可以考虑使用 C++ 或 Java，尤其是在对性能有更高要求的场景下。

    3. 基础架构设计：你需要设计一些基础的数据结构来表示神经网络的不同组成部分，比如张量（Tensor）、层（Layer）、损失函数（Loss Function）、优化器（Optimizer）等。

    4. 自动微分机制：这是现代深度学习框架的核心。自动微分能够自动计算复杂函数的导数，这对实现反向传播算法至关重要。你可以研究一下现有的自动微分技术，如反向累积（也称为反向传播）。

    5. 实现前向和反向传播：这是神经网络训练的核心。每个层都需要能够前向传递数据并反向传递梯度。

    6. 优化和调试：在构建的过程中，你需要不断测试和优化你的框架，确保它的准确性和效率。这可能包括在不同的硬件上测试性能，优化内存使用，等等。

    7. 接口友好：尽管你是从底层开始构建，但最终用户通常喜欢简洁易用的接口。所以，设计一些高级的API来简化日常的操作，如模型训练、评估和应用。

    8. 社区和文档：健康的开源社区和详尽的文档是任何框架成功的关键。考虑建立一个社区和编写良好的文档，帮助其他开发者使用和贡献你的框架。

    总之，这是一个长期且需要持续投入的项目，但通过这个过程，你不仅能深入理解深度学习的运作机制，还能大幅提升自己的编程和系统设计能力。就拿我自己在学校的项目来说，开始时我也是一头雾水，但一点一点地堆积代码和经验，最后能看到自己的框架运行起来，那种成就感是无与伦比的！

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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？

    空指针异常（NPE）确实是Java编程中最常见的问题之一，处理得不好真的会让人头疼。我的做法通常是先预防后治疗。

    首先，识别潜在的NPE触发场景，最直接的方法就是在访问任何对象的属性或方法之前，先检查这个对象是否为null。特别是在处理外部系统传来的数据，或者复杂的业务逻辑时，这种检查尤为重要。你可以用简单的if语句来判断：

    if (obj != null) {
    obj.doSomething();
}

    另一个更系统的方法是使用Java 8引入的Optional类。Optional可以帮助你更优雅地处理可能为null的对象。通过将对象包装在Optional中，你可以用一种更函数式的方式来处理null值，避免直接使用null。例如：

    Optional<String> optionalString = Optional.ofNullable(getString());
optionalString.ifPresent(s -> System.out.println(s));

    处理NPE的另一个重点是在开发早期就积极使用工具和策略来识别可能的NPE。例如，可以使用静态代码分析工具，比如 SonarQube，它可以在代码提交之前帮助识别潜在的空指针风险。

    此外，单元测试也是一个不可忽视的防线。通过为你的方法编写详尽的单元测试，特别是针对边界条件和异常情况的测试，你可以在代码进入生产环境前发现并修复NPE。

    总的来说，预防NPE的关键在于提前采取措施，包括代码审核、使用合适的工具进行静态分析，以及编写全面的测试。这样可以在代码层面减少NPE的发生，让代码更加健壮和可靠。

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  • 回答了问题 2024-04-30

    你见过哪些独特的代码注释？

    哦，这个话题真的挺有意思的！编程时的注释真的能体现出程序员的个性和幽默感。我遇到过一些注释让人印象深刻，比如有人在一个复杂函数的开头写了一句：“放弃治疗，勇者请进。”这种注释虽然有点玩笑的成分，但其实也反映出这段代码可能真的很难搞懂，提醒后来的开发者要多加小心。

    另一个我觉得挺有启发性的例子是，在处理异常的代码块旁边，注释写着：“这里不仅仅是捕获异常，更是一个提醒我们，代码和现实总有差距。”这让我意识到，代码的健壮性不仅仅是技术上的要求，更是对现实世界不可预见性的一种体现和尊重。

    这些独特的注释不仅增添了编程的乐趣，也让我思考代码背后的深意。它们提醒我们，代码不只是机械的指令，还承载着开发者的思考和文化。所以，虽然清晰的代码是基础，好的注释确实能在不同的层面上帮助和启发后来的开发者。

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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？

    确实，设计一个既满足当前需求又能适应未来增长的系统是挺具挑战性的。为了让系统具备良好的扩展性，可以从几个方面入手：

    1. 模块化设计：首先，系统的设计应该是模块化的。这意味着将系统拆分成多个相对独立的模块或服务，每个模块负责特定的功能。这样做的好处是，当系统需要扩展或修改某部分功能时，可以单独对该模块进行扩展或更新，而不影响到整个系统。

    2. 微服务架构：采用微服务架构是实现模块化的一种有效方式。在微服务架构中，每个服务都是独立部署和运行的，服务之间通过定义良好的API进行通信。这种架构使得每个服务都可以独立地进行扩展和优化，便于应对不同方面的需求变化。

    3. 数据库的可扩展性：数据管理是大多数系统的核心部分，因此设计一个可扩展的数据库架构也非常重要。可以采用如分片、读写分离、使用NoSQL数据库等策略来提高数据库的扩展性和性能。

    4. 弹性设计：系统应该能够根据负载的变化自动调整资源。这可以通过使用云服务实现，如自动扩展服务（Auto Scaling），根据实际使用情况自动增加或减少服务器实例。

    5. 异步和队列：在系统设计中引入消息队列和异步处理机制，可以帮助解耦系统组件，并允许任务的并行处理。这不仅可以提高系统的响应性和吞吐量，还可以在高负载情况下平衡系统的负载。

    6. 缓存策略：合理使用缓存可以显著提高系统性能和扩展性。缓存常用数据可以减少数据库的访问频率，减轻数据库的压力，快速响应用户请求。

    7. 设计松耦合系统：确保系统内部组件之间的耦合度尽可能低。松耦合的系统更容易扩展和维护，因为改变一个组件的内部实现不会对其他组件产生太大影响。

    通过这些策略，可以在设计阶段就为系统的未来扩展打下良好的基础。当然，每种策略的采用都需要根据具体业务场景和技术环境来定制，以确保设计的合理性和有效性。

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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？

    在JavaScript这个领域里，确实有很多好用的编程套路和设计模式，可以让代码更加高效、简洁和易于维护。我来聊聊几个我经常用的：

    1. 模块化：这是我觉得最基础但超重要的一点。使用模块化可以帮助我把代码分解成独立的小部分，每个部分负责一项具体的功能。这样不仅使得代码更易于理解和维护，还可以重用。在JavaScript中，我通常会用ES6的模块系统，用import和export来组织代码。

    2. 函数式编程：JavaScript对函数式编程支持得很好。我喜欢利用高阶函数、纯函数和不可变数据结构来写代码，这样可以减少bug和副作用。例如，使用.map()、.filter()和.reduce()这样的数组方法来处理数据，既简洁又直观。

    3. Promise和异步编程：处理异步操作是JavaScript编程中的常见需求。我通常会用Promise来处理异步操作，这样可以避免回调地狱，并使代码更易于管理。现在我更喜欢用async/await语法，因为它让异步代码看起来像同步代码那样清晰。

    4. 事件委托：在处理DOM事件时，事件委托是一个非常有用的技巧。通过在父元素上监听事件，然后根据事件的目标元素来响应不同的操作，可以减少事件监听器的数量，提高性能。

    5. 单一职责原则：尽量保证每个模块或函数只负责一件事情。这样做不仅可以使代码更加清晰，而且更易于测试和维护。当我发现一个函数或组件做的事情太多时，我会考虑拆分它们。

    6. 使用模板字面量：这是ES6引入的特性，我发现在创建HTML片段或处理字符串时特别方便。使用模板字面量，我可以直接在字符串中嵌入变量和表达式，这比传统的字符串拼接更加直观和易于理解。

    通过这些套路，我的JS代码通常都会变得更加整洁和高效。当然，每个项目的具体需求不同，选择合适的套路来应对是关键。

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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？

    哎呀，这个问题提得太好了，真的挺有意思的。在现在这个数字化和云计算飞速发展的时代，事件驱动架构（EDA）确实再次成为了一个热门话题。我觉得它之所以在云时代背景下重新流行起来，主要有以下几个原因：

    首先，响应速度和灵活性。在云时代，企业和应用都追求高效率和强响应能力。事件驱动架构通过实时地处理事件，能够即时响应外部或内部的变化，这对于需要快速适应市场和用户需求变化的业务来说，是一个巨大的优势。

    其次，适应大规模分布式系统。随着云技术的普及，越来越多的应用和服务部署在分布式环境中。事件驱动架构天然适合分布式系统，因为它可以在组件之间通过事件进行松耦合交互，这样每个组件可以独立地扩展和更新，而不会影响到整个系统的运行。

    再来，利用云服务优化成本和性能。云平台提供了弹性、可扩展的资源，事件驱动架构可以充分利用这些资源，按需进行资源的调整，从而优化成本和提高系统性能。比如说，一个基于事件的系统可以在事件流量增加时自动扩展资源，而在流量减少时缩减资源，这种弹性处理方式非常适合云计算模型。

    最后，促进创新和新服务的快速开发。事件驱动架构支持微服务和服务器无架构等现代开发模式，使得开发人员可以更快速地开发和部署新服务。例如，通过AWS Lambda这样的无服务器计算服务，开发者可以只关注单个功能的开发，而无需管理底层的服务器和硬件，这大大加快了新应用的推出速度。

    因此，随着企业对于更高效、更灵活、更具扩展性的解决方案的需求增加，事件驱动架构以其独特的优势在云时代获得了新生，成为了热门的架构选择之一。这种架构不仅提高了系统的响应速度和灵活性，也使得系统能更好地适应快速变化的市场环境，确实是挺符合现在发展趋势的。

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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？

    在我的编程学习旅程中，确实有几个概念或技术在我理解之后，让我感觉自己的技术水平大大提升。比如说，我第一次真正理解了“递归”这个概念，那一刻就像开了新世界的大门一样。起初，递归对我来说就像是一团迷雾，总是搞不清楚怎么一个函数调用自己还不会陷入无限循环。后来通过一些具体的例子，比如计算斐波那契数列和解决汉诺塔问题，我才逐渐明白递归背后的逻辑和它的强大之处。

    另一个让我感觉突飞猛进的技术是“版本控制”。学会了使用Git之后，我的编程项目管理变得井井有条。刚开始接触时，我只是简单地用它来保存代码的历史版本，但渐渐地，我开始使用分支来管理不同的功能开发，使用合并请求来提高代码质量。这不仅提高了我的工作效率，也让我在团队协作中更加得心应手。

    最后，学习和理解“设计模式”也极大地提升了我的编程能力。了解不同的设计模式如工厂模式、单例模式、观察者模式等，让我能更好地理解如何构建可维护和可扩展的软件，也让我在面对复杂问题时，能更快地找到解决方案。

    这些概念和技术的学习，不仅仅是知识的积累，更是思维方式的转变，真的让我受益匪浅。

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  • 回答了问题 2024-04-09

    如何处理线程死循环？

    哎呀，线程死循环这事儿，真的是挺头疼的。记得有次我和室友一起做项目，结果因为一个小小的死循环，整个程序卡得不行，连带着我们的电脑风扇都狂转，简直就像是要起飞了一样。

    要解决这个问题，我觉得可以从几个方面来着手：

    1. 仔细审查逻辑：在编写多线程代码时，首先得确保逻辑清晰。比如，咱们循环的条件是不是有可能永远满足？变量的更新是不是只能在某个特定的线程中进行？这些都要细细琢磨，就像咱们写论文一样，每个字每个词都得斟酌。

    2. 工具辅助：用一些IDE的调试工具，像是IntelliJ IDEA、Visual Studio这些，它们都有线程调试功能，可以帮助咱们看到每个线程在干嘛，哪个线程卡住了。有时候，甚至可以用一些性能分析工具，看看是不是有哪个线程占用的CPU异常高，那就很可能是死循环了。

    3. 设置超时机制：在一些关键的地方，比如循环等待资源的时候，咱们可以设置个超时时间。就像咱们去食堂排队打饭，如果前面排了半天都没轮到我，那我肯定就不等了，换个窗口或者干脆出去吃。这样即便真的出现了死循环，至少也能在一定时间后跳出，不会让整个程序卡死。

    4. 编码规范：其实这个挺重要的，咱们要养成良好的编码习惯。比如，多用一些已经被验证过的设计模式来处理线程之间的交互，避免“自己发明轮子”。另外，代码复查也很关键，特别是多线程相关的代码，最好是两个人以上一起看，互相检查互相提醒。

    5. 使用现代编程语言和库的特性：比如说用Python的threading模块，Java的java.util.concurrent包里的东西，这些都是专门为了更安全、更高效地处理多线程而设计的。利用好这些现成的工具和特性，可以有效避免很多多线程编程中的常见陷阱。

    总之呢，避免线程死循环，关键还是在于细心和谨慎，同时也要善于利用各种工具和资源。毕竟，写代码嘛，不光是靠一个人闷头搞，团队合作和工具辅助都很重要。

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  • 回答了问题 2024-04-09

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

    哦，说到Serverless架构在图像处理方面的优势，真是让我想起了之前做个项目的时候。那时候，我们班上有个小组想搞个图像识别的小工具，来帮助大家识别垃圾分类，是个挺有趣的点子。但问题来了，咱们图像处理这东西，时好时坏的，有时候大家都不太用，服务器那就闲着，有时候又突然来个活动，大家一起上传图片，服务器压力山大。这就很尴尬了。

    Serverless架构就像是我们的救星，有几点特别贴心：

    1. 弹性伸缩：就像我之前说的，咱们图像处理任务不是一成不变的，Serverless能根据需求自动调整资源。没有任务的时候，就不占用资源，不花冤枉钱，一旦有大量任务来了，它能迅速扩展，保证任务顺利完成。

    2. 按需付费：这点对我们学生来说太重要了，毕竟谁的零花钱都不是大风刮来的。Serverless让我们只需要为实际使用的计算时间付费，不用任务的时候，一个子儿都不花。

    3. 减轻管理负担：想当初我们组装电脑玩游戏，还得自己装系统，装各种驱动，头大。但用了Serverless后，就不用自己管理服务器了，像是有个隐形的小助手，帮你打理所有杂事，我们就能专心搞开发，搞创新。

    4. 快速迭代：咱们做项目，总喜欢试试新鲜的东西，今天想加个功能，明天又想改改界面。Serverless的好处就是让部署变得特别快，咱们想怎么改就怎么改，不用等半天。

    所以，Serverless在图像处理这块儿，真是又省心又省力的好帮手，难怪那么多企业和开发者都喜欢用它。

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  • 回答了问题 2024-04-09

    如何看待首个 AI 程序员入职科技公司？

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    这个回答对随机森林和深度森林的概念、原理及特点进行了详细的介绍和对比，整体上是十分全面和准确的。
    唯一的缺点是响应速度有点慢

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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？

    嗨，聊到成为一个优秀的技术PM，我觉得这确实是个挺有意思也挺有挑战的话题。虽然我自己还在学习的路上，但通过观察和一些学习，我总结了几个点，希望对你有所帮助。

    首先，深入理解技术是基础。一个优秀的技术PM不仅要懂项目管理的方法论，还要对技术有足够的理解和敏感度。这样在与团队沟通时才能更有效，能够理解团队面临的技术挑战和决策的影响。比如，我有次参与一个小项目，项目中遇到了一些技术问题。因为我之前自学过一些相关知识，所以能够跟团队成员更深入地讨论问题，找到了解决方案。这种技术理解能力在项目管理中非常重要。

    其次，沟通能力至关重要。技术PM需要频繁地与团队成员、客户以及其他利益相关者沟通。要确保信息的准确传递，并能够调动团队的积极性，解决冲突，构建良好的工作氛围。有效的沟通可以帮助项目更顺利地推进，也能让团队成员感到被重视和理解。

    再来，要有很强的问题解决能力。项目进行过程中，难免会遇到各种预料之外的问题，技术PM需要能够迅速识别问题，分析问题，并制定解决方案。这需要PM具备较强的逻辑思维能力和应变能力。通过实践，不断学习和总结，提高自己的问题解决能力是非常必要的。

    最后，不断学习和适应变化。技术日新月异，项目管理的方法和工具也在不断更新。保持好奇心和学习能力，能够快速适应新技术和新趋势，对于成为一个优秀的技术PM来说至关重要。比如，我平时就会花时间关注技术社区的动态，学习新的项目管理工具，这样能够确保自己不会被时代淘汰。

    成为一个优秀的技术PM是一个持续学习和成长的过程，需要不断地实践、总结和调整。希望我的这些分享对你有所启发！

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  • 回答了问题 2024-04-07

    如何写出更优雅的并行程序？

    嗨，说到并行编程，确实是挺有挑战性的，但也是提升程序性能的一把利器。我在学习过程中也遇到过不少相关的难题，分享几点个人的看法和经验吧。

    首先，要有个明确的任务分解策略。就像我们做团队项目一样，得先明确每个人负责什么，这样才能高效合作，不会互相干扰。在并行编程中，我们需要把大任务分解成一系列小任务，然后分配给不同的处理器或线程。这个过程要考虑任务之间的依赖性，尽量减少因数据共享造成的等待时间。

    然后，要重视数据同步和通信。就像团队协作时需要经常开会沟通一样，不同的线程或进程在处理它们各自的任务时，也需要通过某种方式来同步数据或状态。但是，频繁的通信或同步会增加开销，降低并行效率。所以，设计时要尽量减少这种需要，比如通过改进算法减少共享数据，或使用更高效的通信机制。

    还有，控制好并发量。这点就像我们平时上自习，选择自习室的大小一样。如果人太多，自习室就显得拥挤，效率反而低下；但如果人太少，又浪费资源。在并行编程中，创建过多的线程或进程会消耗大量系统资源，导致上下文切换频繁，影响性能。所以，要根据任务的特点和系统的实际能力，合理安排并发量。

    最后，确保程序的正确性和稳定性。在并行编程中，容易遇到的问题有死锁、竞态条件等。解决这些问题，需要仔细设计同步机制，比如使用锁、信号量等。同时，也要充分测试，确保在不同的并发条件下，程序都能正确运行。

    总之，编写优雅的并行程序，需要不断地实践和学习。每次遇到问题时，都要耐心分析，尝试不同的解决方案。而且，随着技术的发展，还会有新的并行编程模型和工具出现，我们也需要不断地更新知识储备，抓住新的学习机会。

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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？

    这个问题挺有意思的，我个人其实既喜欢网盘也喜欢NAS，觉得它们各有千秋，用在不同的场景下能发挥各自的优势。

    首先聊聊网盘吧，我觉得网盘最大的好处就是方便快捷，特别是对于我这种学生来说，经常需要在图书馆、教室、宿舍之间切换，能随时随地通过手机或者笔记本访问到我的文件真的太重要了。而且，现在很多网盘服务还提供了文件分享功能，让团队协作变得更加容易。

    然而，网盘的缺点也很明显，比如隐私安全问题和对网络的依赖。有时候上传下载大文件，如果网络不给力，那体验真的是...嗯，你懂的。

    至于NAS，我之前其实对它不太了解，直到一个学长给我展示了他如何用NAS搭建了一个家庭影院系统，我才发现NAS的魅力所在。NAS作为私有云存储，最吸引我的就是数据掌握在自己手中，不用担心隐私泄露的问题。而且，NAS在本地网络下的传输速度快，存储容量也很灵活，可以根据需要扩容。

    说到底，我觉得网盘和NAS选择哪个，主要还是看个人需求。如果说便捷性和易用性是首要考虑，那网盘无疑是更好的选择。但如果你更看重数据的安全性和传输速度，尤其是在处理大量数据的情况下，NAS可能更合适。

    我个人呢，因为还是学生，大部分时候对数据的安全性要求不是很高，所以更倾向于使用网盘。但我也很期待将来有机会自己配置一个NAS系统，毕竟探索新技术总是让人兴奋的嘛！

    网盘和NAS的比较图

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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？

    哇，这个升级听起来真的很酷！我觉得阿里通义千问这次升级，向所有人免费开放1000万字的长文档处理功能，这绝对是个大动作。首先，这个升级对于那些需要处理大量文本数据的用户来说，肯定是个福音。想想看，无论是研究人员分析文献，还是企业分析市场报告，或者是编剧整理剧本，这个功能都能大大提升他们的工作效率。

    利好方面，我觉得至少有几点：

    1. 提升处理能力：对于需要处理和分析大量文本的用户来说，1000万字的处理容量意味着更少的时间分割和处理文档，整体工作效率得到提升。
    2. 推动研究和学习：研究人员和学生可以利用这一功能来处理大量文献和资料，加快学术研究和学习进程。
    3. 商业决策支持：企业可以通过分析大量的市场报告和用户反馈，更加精准地制定商业策略。

    至于值得期待的功能，我个人有几个小想法：

    • 更深入的文本理解和分析能力：希望通义千问能够不仅仅在文档长度上做文章，还能在文本理解和分析上更进一步，比如提供情感分析、文本摘要等高级功能。
    • 多语言支持：目前不清楚通义千问是否支持多语言文档处理，如果能够支持，那么对全球用户来说更加友好。
    • 个性化定制功能：比如用户可以根据自己的需求，定制特定的文档处理流程或模板，这样能更好地满足不同场景的需求。

    当然啦，虽然我只是一个学生，可能想象的功能还比较局限，但我真的很期待看到通义千问未来的表现，毕竟这样的升级确实给用户带来了很多便利和惊喜。

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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？

    云原生一体化数据库技术的发展，确实让人感觉到数据库技术正迎来一次大变革，特别是对我们这些热爱技术的软件工程专业的学生来说，更是一个充满挑战和机遇的时代。

    说到业务处理分析一体化的背景下，平衡OLTP（在线事务处理）和OLAP（在线分析处理）的技术需求与选型，我觉得关键在于理解业务需求和数据特性。OLTP系统强调的是数据的快速处理和高并发性，而OLAP系统则侧重于复杂的查询和分析。一体化数据库技术方案，像阿里云瑶池数据库，通过无缝整合这两者，为开发者提供了一种新的解决方案。作为开发者，我们需要深入了解业务场景，比如，如果一个应用同时需要处理高并发的交易请求和进行复杂的数据分析，那么选择这样的一体化解决方案就非常合适。

    对于集中式与分布式数据库边界的模糊，我个人觉得这是技术发展的一个必然趋势。随着云计算技术的成熟和大数据时代的到来，传统的集中式数据库在处理大规模数据和高并发请求时显得力不从心，而分布式数据库恰好可以解决这些问题。但分布式数据库的复杂性和维护成本也是不容忽视的。集中分布一体化的数据库，比如PolarDB-X，就是试图在易用性、扩展性和高性能之间找到一个平衡点，为用户提供更加灵活和高效的数据服务体验。这种变化无疑会推动数据库设计和维护朝着更加自动化和智能化的方向发展。

    至于我会不会选择云原生一体化数据库，答案是肯定的。特别是在需要快速迭代和扩展的新兴业务场景中，云原生一体化数据库的灵活性和高效性是传统数据库无法比拟的。比如在做一个电商平台的后台系统时，就非常需要这样既能处理高并发订单事务，又能支持复杂商品分析查询的一体化数据库服务。通过云原生的方式，我们还能享受到按需分配资源、按实际使用付费等优势，大大降低了项目的运营成本。
    战，更是一个深入理解业务、探索数据价值的机会。
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  • 回答了问题 2024-03-20

    你体验过让大模型自己写代码、跑代码吗？

    首先，用AI写代码、跑代码的体验，简直不要太酷炫。想当初我自己也尝试过让AI帮忙写点小东西，比如生成一些简单的函数，自动化脚本啥的，感觉就像是找到了一个无时无刻不在旁边帮忙的小助手，效率确实是提高了不少。不过，也不是没有问题，有时候它生成的代码确实会有点儿...咋说呢，理解不太到位？或者说和我想要的结果有点出入。

    比如说，我想让它帮我写个简单的排序算法，结果它给我生成了一个冒泡排序，虽然能用，但效率嘛，你懂的，不是特别理想。这时候，我就得自己手动调整，或者重新跟它解释一遍我到底想要个啥。

    遇到大模型理解需求不准确的情况，我觉得可以从以下几个方面来优化：

    明确表述需求：尽量用清晰、具体的语言来描述你的需求。比如说，如果你需要一个排序算法，不妨指明希望是快速排序而不是冒泡排序。
    细化步骤：有时候一次性给出一个复杂的需求，AI可能会理解得不够好。可以尝试把需求拆分成几个小步骤，一步步地指导AI完成。
    反馈迭代：AI生成的代码不满足需求时，不妨指出哪里做得不好，让它根据反馈再生成一遍。多次迭代后，效果可能会更好。
    说到底，大模型这技术虽好，但也得懂得怎么用才行。有点像是开车，车子再好，开车的人不会开，也发挥不出它应有的性能。不过，随着技术的不断进步，我相信未来AI帮忙写代码、跑代码的体验会越来越棒，解决问题的能力也会越来越强，到时候咱们开发者可能真的就能半自动化上阵了。

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  • 回答了问题 2024-03-20

    如何优雅的进行入参数据校验？

    啊，这个话题可太贴切了，咱们在做项目的时候，数据校验简直是不可或缺的一部分，不做校验的后果嘛，bug多得跟小强一样打不完。所以，我会在哪些场景下做入参校验呢？咱们一般在以下几个场景下最常做校验：

    1. 用户输入：这个是最常见的，比如用户注册时填写的邮箱、手机号等，得保证格式正确，不然用户注册了个寂寞。
    2. 调用外部API时：给别的服务发请求时，别人家的接口文档里规定了啥样的格式，咱就得按照人家的来，不然返回个400或者500，心情都不好了。
    3. 敏感操作前：比如用户要删除某个重要数据时，咱得确保操作的是正确的对象，不然误删了就尴尬了。

    至于怎么优雅地进行数据校验，这里有几个我觉得挺不错的方式：

    • 使用校验库：比如Java世界里的Hibernate Validator，用起来就是一个爽。只需要在你的数据类上加上一些注解，比如@NotNull、@Email之类的，剩下的事就交给框架去做了。
    • 统一异常处理：这个主要是为了避免代码里到处都是try-catch，显得乱七八糟。比如在Spring框架中，可以用@ControllerAdvice来统一处理校验异常。
    • AOP（面向切面编程）：这个稍微高级一点，但用起来也很爽。简单来说，就是把校验逻辑从业务代码里抽离出来，单独成一个模块。在需要校验的方法上加个自定义注解，然后通过AOP的方式，在方法执行前进行校验。

    举个例子，如果咱们用Hibernate Validator来校验一个用户注册的数据类，可能就是这样的：

    public class UserRegistrationDto {

    @NotNull(message = "用户名不能为空")
    private String username;

    @Email(message = "邮箱格式不正确")
    private String email;

    // getters and setters
}

    然后在你的controller里接收这个Dto，如果数据不符合要求，Spring会自动抛出异常，咱们再用@ControllerAdvice来统一捕获这些异常，返回给前端一个友好的提示。

    这种方式让代码变得更加简洁，可读性和可维护性都大大提升。而且，改动起来也方便，增加新的校验规则，只需要加个注解就行了。

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  • 回答了问题 2024-03-16

    程序员为什么不能一次性写好，需要一直改Bug？

    复杂性：现代软件开发往往涉及复杂的业务逻辑、交互设计和技术实现，即使在设计阶段考虑周全，也难以完全预料所有可能出现的情况。这种复杂性使得即使设计初期尽力思考全面，仍然存在遗漏或者错误。

    人为因素：人类编程者可能会犯错，无论是逻辑错误、语法错误还是其他类型的错误。即使在精确操作的前提下，人的思维和操作仍然容易受到各种因素的影响，导致错误的产生。

    环境变化：软件开发过程中，环境和需求可能会发生变化，可能需要对代码进行调整或者优化。这种变化也会导致之前设计的方案不再适用或者存在问题，需要进行修改。

    复杂度爆炸：在软件开发过程中，一个小小的改动可能会对其他部分产生意想不到的影响，导致Bug的出现。这种复杂度爆炸使得程序员需要花费大量时间和精力来调试和维护代码。

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  • 回答了问题 2024-03-12

    如何看待Linux桌面操作系统的火速增长？

    啊，这个话题真是让人振奋！我自己用过Linux桌面操作系统，主要是Ubuntu和Fedora。用Linux的感觉就是自由度超高，特别是对于软件开发来说，那种开箱即用的感觉真的很棒。比如各种开发工具和环境，安装配置都很方便。而且Linux系统的稳定性和安全性也是非常出色的，这些都是我觉得Linux系统的大优势。

    对于Linux桌面操作系统份额的快速增长，我觉得这是多方面因素作用的结果。首先，开源社区的活跃和发展，为Linux的改进和优化提供了强大的动力。然后是人们对隐私和安全性要求的提高，Linux在这方面的表现比较好。再加上现在越来越多的软件和游戏开始支持Linux，这也让更多的普通用户开始尝试和使用Linux。

    至于未来Linux会不会主导桌面操作系统，我觉得还是挺难说的。虽然Linux在技术上有很多优势，但Windows和macOS因为生态和用户习惯的原因，依然占据了很大的市场份额。特别是很多专业软件和游戏对Linux的支持还不够好，这对于普通用户来说，可能会是一个转换的障碍。不过，随着Linux桌面环境的不断改进和应用生态的丰富，我相信Linux在桌面操作系统市场的份额会继续增长。至于能不能主导，可能还要看未来几年，包括开源社区的发展，以及更多厂商和开发者对Linux的支持情况了。

    我个人是挺期待Linux未来能在桌面操作系统市场有更大的发展的。因为Linux真的给了用户很多自由和选择，同时也推动了软件开源的理念。希望未来能看到更多人用Linux，那样的话，相信整个生态也会变得更加丰富和活跃。

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