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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
2023年10月
2023年09月
2023年08月
2023年07月
2023年06月
小程序是相对于公众号和APP而设计的,小程序关键点就是小,是精而美的代表,也就是可以快速上线,功能简单容易维护。多平台的共享就需要适配各个平台的接口的变化,需要通过统一的格式,然后根据不同的平台模式下发不同的接口,一般的接口包括有支付,连接跳转,消息同步等等。
责任链最能体现的还是责任,就是要分清楚谁的责任。尤其是面对大型工程,多人甚至多团队配合时,提升效率和功能划分的最好的手段。当出现责任归属问题时,需要上游自证下游问题,然后下游人员解释并推进下一步责任归属,直到最终的责任人员的认定。很多的时候由于责任归属不清的问题,导致出现各种的问题,这时候就需要责任归属调节人员以及责任划分人员,如果出现责任问题,则是责任划分人员的责任。
AI提升的不是天花板,而是降低了开发者的门槛,开发的天花板是不会也不可能替代的,现有的AI技术应对的还是大量的模仿功能。开发者的天花板应对着是大量的创新和新技术的开发和应用,比如量子计算领域的应用。但是现有AI技术发展的最好感觉还是百科全书之类的,或者解决单项重复性功能。现在的工厂产线发展比较迅速,像小米智能化车间,解决现有功能是非常不错的,但是功能有所变化的时候,调试和重新智能化的压力较大
GPT-4o主要提升了语音对话能力,这将很大程度的提升GTP的使用能力和使用场景,能理解和交流是对话的基础体现,也是传统的人工智能的最明显的特征。相对于国内大模型还是处于相对落后的程度,包括算力和算法能力的体现都相对较差,甚至还有作假宣传的现象的发生,还需要不断的进步。
“爆红”就和洪水一样,来的快,去的也快。一般来说消退是无法避免的,只能通过一些手段延缓消退的速度。爆火后利用广告效应,推广一些AI的应用将非常有帮助,开发一些有趣好玩的图片,也将会降低消退的速度。现有的图像生成类都是拿来玩玩而已,想要长久还是需要能很好的解决现有的一些问题,比如可以将想法具象化,换个脸的操作只是小众。
改需求不单单是修改需求这么简单的事,主要的还是规划和时间的问题。如果这个需求从一开始就规划开发,也就没有修改需求之说,或者下个版本从新开发优化,也是没有修改需求。往往一般的修改需求意味着时间减半,工作量翻倍,有的时候甚至需要从新推翻以前所有的代码,加班加点都干不完。还有就是自己幸苦写的代码,立马就要被无效化,前期的幸苦就要被扔到垃圾桶。还有就是一些需求的实现起来非常困难,改动很大并且还会影响非常广泛什么的。这些换谁不和你急?
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。