暂无个人介绍
能力说明:
通过课程学习与实战项目,熟练掌握Python的语法知识与编程技能,具备Python语言的函数、面向对象、异常处理等能力,常用开发框架的实际应用和开发能力,具备使用,掌握Python数据分析三剑客Matplotlib、Numpy、Pandas的概念与应用场景,掌握利用Python语言从数据采集到分析的全流程相关知识。
能力说明:
熟练掌握Docker各类高级特性,包括容器数据卷、DockerFile构建等;熟练使用Docker封装MySQL、Redis、Tomcat、Apache等镜像,并可在公有云或私有云部署并保持稳定运行。
能力说明:
理解微服务架构与单体应用架构在开发模式与运维上的区别,了解分布式、容器、DevOps在微服务架构中的应用,理解微服务的设计原则与服务组件。了解Service Mesh概念与Istio基础知识。
能力说明:
熟练掌握Linux常用命令、文件及用户管理、文本处理、Vim工具使用等,熟练掌握企业IP规划、子网划分、Linux的路由、网卡、以及其他企业级网络配置技术,可进行Web服务器(Nginx),以及数据库(My SQL)的搭建、配置、应用,可根据需求编写Shell脚本,通过常用工具进行linux服务器自动化运维。
能力说明:
具备数据库基础知识,了解数据库的分类,具备安装MySQL数据库的能力,掌握MySQL数据类型知识,基本了解常用SQL语句,对阿里云数据库产品有基本认知。
阿里云技能认证
详细说明
2024年05月
2024年04月
2024年03月
2024年02月
2024年01月
AI的面试的答案将面向更加的规范化模块化,相对于人工面试来讲,面试官招人可以关注求职者的对技术的渴求,以及技术的广度。有的时候一些标准的答案反而不太重要,现在的大量的职位都是一些标准化、模块化的,反而标准答案则不会有很大的用武之地。想要应对AI面试话,就需要记住很多的标准答案即可,所谓的八股文就可以排上用场了,还有就是刷题、刷题、刷题,用标准答案刷题
想要从头搭建神经网络系统,首先需要理解神经网络的概念和定义,然后需要理解各种的实现的库并且安装处理依赖,然后需要输入训练模版就可以训练一个简单的模型,但是想要支持各种场景就需要非常大的规模以及非常大的硬件以及算力的支持,个人搭建有点不靠谱。个人用户可以实现小规模的神经网络的算法,并且进一步可以操作自训练的神经网络算法。
对于避免空指针最好的方法就是规范写代码方式,使用指针首先想要的就是初始化,以及考虑赋值是否存在为空的情况,然后做好详细的单元测试,最好做大量的多场景的集成测试。
当然各种的字符图标,能静下心来搞出各种的图标也是人才。这些要考虑缩进和显示,相信搞出一个完美的图案需要很久的调试。
通过绑定事件监听器来响应用户操作;数组、对象等数据结构操作数据;利用纯函数、高阶函数提高代码的可复用性,方便维护代码和代码复用;可以使用回调函数、Promise 或 async/await 处理异步任务;将代码尽量分割成多个模块,从而可以提高代码的可维护性和扩展性
由于对未来的不可预知性,想要更好的扩展业务首先要实现一种不断业务的无感升级功能,确保实现各种必要的功能。还有就是业务的无感扩缩容和快速上线下线的功能。还有就是业务对硬件的依赖尽量的低,并且内部可以实现数据的自动分发和自动平衡和备份的功能。因此现在的分布式架构和serverless架构就是为了实现这种无线扩展的架构。
随着互联网和物联网的普及,数据量出现了急剧的暴涨,对应着所有服务也面临着成本和性能的困扰。然而事件驱动架构正好可以很好的解决这种的困扰,让资源调配更加高效,快速实现资源的扩缩容,并且可是实现快速响应。现在面向更加快速响应的业务则还是需要实时监听的架构,这样的成本也响应会提高,并且也会带来损失一定的性能,出现空转的效果。
很多知识点都是一个不断积累的过程,主要的可以串到一起的线就是一个内在的逻辑思维。只要心思够稳,不断的调式和理解,什么技术难点都是可以突破的。对于个人技术水平的提升最好就是学习linux,linux中的各种的服务以及编程。因为现在LINUX在我们的生活中所占的比重越来越大,尤其理解linux的kenel后,很多的功能实现以及技术的理解,都是非常容易。
线程死循环的处理手段包括,定时检查后强制杀死,定时超时后任务退出,代码中增加状态检查后退出,引入锁机制减少死循环调用,引入多线程机制等等。为了规避潜在风险,主要需要编写代码时,对于死循环代码跳出机制的检查;增加单元测试,避免各种循环风险;整体功能测试,加大压力故障测试等手段。
serverless对于业务的快速拉起和释放具有很好的优势,尤其应对于现在的热点数据的爆发式增长,过一段时间后热点下降的场景。对于快速扩缩容,资源利用更加高效。用户更加面向业务,减少对基础服务的管理,比如存储、网络、计算、安全、机房管理、用电管理等等。很多的小型业务可以直接快速上线,并且可以提供很好的服务,用费统计也比较方便。
import requests
import json
endpoint = "https://api.example.com/resource"
method = "GET" # 或者 "POST", "PUT", "DELETE", "PATCH"
params = {
"param1": "value1",
"param2": "value2",
# ... 其他参数
}
data = {
"key1": "value1",
"key2": "value2",
# ... 其他数据
}
api_key = "your_api_key"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json", # 根据实际需要调整
}
response = requests.request(
method,
endpoint,
params=params,
data=json.dumps(data) if (method in ["POST", "PUT", "PATCH"]) else None,
headers=headers,
)
if response.status_code == 200:
# 假设返回格式为JSON
response_data = response.json()
print("成功获取数据:", response_data)
else:
print(f"请求失败,状态码: {response.status_code}, 原因: {response.text}")
默认实例代码是python,好上手。还用灵码生成了代码的单元测试,整体感受作为辅助代码开发使用非常方便,可以解决大量的代码的编写,增加编码效率。但是工具查询功能几乎没有,总体感觉有点欠缺。
优秀的PM主要具备的技能是,了解产品实现架构,提出架构范围内的产品需求,可以获取最新的第一手技术资料以及市场产品技术走向。对于所有的管理一样,须具有果断的决策,清晰的思路,而不是各种和稀泥,当各方争论不下来的时候就第一个妥协。
使用多线程或者多进程时,如果牵扯到数据同步或者共享时,就需要保序或者异常判断时,需要大量的锁机制保护,但是使用锁又会导致死锁的问题,并且当锁大量的使用也会导致性能瓶颈的问题,尤其在IO方面,因此现在使用大量的轮询机制处理高并发低时延的场景。总体来说,多线程使用主要就是注意锁的使用,如果存在锁大量的使用就要注意锁的释放问题,程序异常后锁释放的问题。
文档处理的复杂度会随着文档的大小增长,尤其免费使用,可以增加对文章的理解,提升工作效率,并且可以应用于工作生活的各个方面,减少重复工作成本。个人还非常期待自动写文章,和智能命令处理功能。马斯克开源了智能机器人,就和电动汽车一样,未来智能机器人将会爆发增长,智能电器也会更加智能,操控性更强,万物互联即将到来。
通义千问支持功能还比较少,相对于其他的问答产品,实用性较弱。如果实现统一的输入窗口,智能对接不同的应用,非常需要智能查询功能。
如果可以选择,首选NAS。NAS可以自己控制,安全并且操作性很强,并且不受网络的限制,但是由于公网IP的影响,共享性和远程获取受限,最重要的是一次性消费,抉择成本较低。网盘则是随时随地共享,不需要考虑操作问题,适合所有人使用,但是现在的各大网盘都是上传快,下载被限制,有可能出现你自己的东西,不能下载的问题,并且一直需要考虑续费等问题,抉择成本是持续性的。
数据库的使用是所有大小项目都不可避免的,很多的小型项目对于数据库的性能和安全性要求非常低,这就只考虑传统数据库即可,稳定可控。对于大型项目,对性能和数据都有要求就需要云原生数据库,也是当前解决IO暴涨和暴降等业务需求最有效的方案。
体验了一把,并且还想用千问解决一下代码的bug,可是失败了,只能输入500行的代码。但是可以做一些单元测试,完成一些单元测试代码,并且想了一个小陷阱让它完成,完美绕过了,还是非常的可以的。现在的AI写代码,还是最终做一些辅助功能,帮助程序员提升效率,或者完成一些小型的重复性的项目,比如自动配置自动化脚本,完成API调用流程测试脚本之类的,还有很多很多的功能,非常适用。
参数校验还是主要考虑应用场景,比如如果对外提供API,则参数校验非常有必要,并且还需要详细的校验规则。如果需要内部使用,并且是稳定的调用,则校验就可以相对简单,代码越简单,维护和开发成本将越低。不同的参数校验提供统一的校验类,这样可共享校验,实现代码的大量共享,并且减少维护的成本,还可以保持代码的优雅。
bug的产生大多数都是因为本来要实现1+1等于2的功能,但是用户非要输入1+3,或者1+0.000000003。由于用户状态的未知,所以各种功能的实现都要隔断各种不规范的操作,或者各种复杂的破解操作。还有就是代码继承问题,功能开发要适配大量的功能,并且需要互相之间的开发人员都不太熟悉,然后就导致各种的配合问题。总之功能的实现面对的是状态未知的散乱的用户,使用有限的已知的代码去描述是不可能的,只能通过不断的完善去解决现有的BUG。
frpc可以使用ECS的公网ip实现个人网盘共享功能,还可以使用ECS搭建个人网盘,或者个人博客,甚至个人相册。我用ECS搭建过一个个人相册网站,作为结婚请柬使用,因为我不想看到广告,不想照片共享。
ECS介于完全托管和不托管之间,个人信息的安全性保障较好。ECS可以作为小规模共享主机使用,比如音乐,电影,照片,书籍之类的。还可以使用ECS的共享ip实现远程控制,比如家中的摄像头之类的,现在的公网IP申请太困难了。