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技术能力
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Java
高级
能力说明：
精通JVM运行机制，包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数；能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题；能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序，使用并行Fork/Join框架；能过开发使用原始版本函数式接口的代码。
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Python
初级
能力说明：
了解Python语言的基本特性、编程环境的搭建、语法基础、算法基础等，了解Python的基本数据结构，对Python的网络编程与Web开发技术具备初步的知识，了解常用开发框架的基本特性，以及Python爬虫的基础知识。
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Linux
高级
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。
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数据库
初级
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。
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云原生Clouder认证:函数计算的功能与使用入门
获得于2024-04-29 17:47:20 -
云原生数据库Clouder认证：PolarDB 快速入门
获得于2024-04-25 20:51:57
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云存储Clouder认证：存储的降本增效及运维
获得于2023-11-15 15:05:19
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云存储Clouder认证：日志服务SLS实现云产品可观测
获得于2023-11-15 14:06:38
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弹性计算Clouder认证：高可用应用架构
获得于2023-11-15 13:22:48
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远赴人间惊鸿宴。
2024年05月
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05.14 10:49:44
回答了问题
2024-05-14 10:49:44
如何处理线程死循环？
赞0 踩0 评论0 -
05.08 10:46:20回答了问题
2024-05-08 10:46:20
如何从零构建一个现代深度学习框架?
赞4 踩0 评论0 -
05.08 10:43:31回答了问题
2024-05-08 10:43:31
AI面试成为线下面试的“隐形门槛”，对此你怎么看？
赞4 踩0 评论0
2023年11月
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11.09 12:43:44回答了问题
2023-11-09 12:43:44
1024特别话题｜AI应用开发怎样才能更简单？
赞5 踩0 评论1
2023年04月
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04.12 14:12:13回答了问题
2023-04-12 14:12:13
面向AI时代，产品如何用大模型重新升级？
赞1 踩0 评论0 -
04.12 13:51:28回答了问题
2023-04-12 13:51:28
乘风问答官2月排位赛开启！话题、问题双赛道，Beats蓝牙耳机等你赢！
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2022年07月
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07.12 10:18:23
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2022-07-12 10:18:23
Serverless实战——2分钟，教你用Serverless每天给女朋友自动发土味情话
Serverless实战——2分钟，教你用Serverless每天给女朋友自动发土味情话
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07.01 21:57:41
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2022-07-01 21:57:41
Serverless实战——2分钟，教你用Serverless每天给女朋友自动发土味情话
今天说一下如何用Python结合阿里云Serverless函数计算每天定时给女朋友发天气预报和情话，让她明白程序员也有浪漫。欢迎大家学习哈。
2022年06月
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06.28 19:00:57发表了文章
2022-06-28 19:00:57
推荐10个有趣的前端开源项目
开源的世界每天都丰富多彩，2022年前端领域会有什么新的挑战？下面是我们整理的10个有趣的开源项目，希望当中有您想要收藏的那一个。
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06.28 18:12:58发表了文章
2022-06-28 18:12:58
云计算和大数据以及两者的区别
云计算大数据是现在比较热门的词，其具体应用领域也比较多，很多人对于云计算和大数据二者分不清，什么是云计算大数据？大数据和云计算有什么区别？大家可以看看下文来详细了解下。
2022年01月
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01.21 09:01:15发表了文章
2022-01-21 09:01:15
冬季实战营第一期：从零到一上手玩转云服务器
冬季实战营第一期 -
01.17 11:20:26发表了文章
2022-01-17 11:20:26
Java架构师之面试题
MySQL -
01.17 11:13:28发表了文章
2022-01-17 11:13:28
Java架构师之面试题
MySQL -
01.17 11:04:34发表了文章
2022-01-17 11:04:34
Java架构师之面试题
MySQL -
01.17 10:57:30发表了文章
2022-01-17 10:57:30
Java架构师之面试题
MySQL
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2022-07-01
Serverless实战——2分钟，教你用Serverless每天给女朋友自动发土味情话
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2022-06-28
推荐10个有趣的前端开源项目
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2022-06-28
云计算和大数据以及两者的区别
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2022-01-21
冬季实战营第一期：从零到一上手玩转云服务器
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2022-01-17
Java架构师之面试题
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2022-01-17
Java架构师之面试题
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2022-01-17
Java架构师之面试题
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2022-01-17
Java架构师之面试题
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2022-01-17
Java架构师之面试题
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2022-01-17
Java架构师之面试题
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2022-01-17
Java架构师之面试题
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2022-01-17
Java架构师之面试题
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2022-01-15
Java架构师之面试题
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2022-01-15
Java架构师之面试题
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2022-01-15
Java架构师之面试题
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2022-01-15
Java架构师之面试题
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2022-01-15
Java架构师之面试题
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2022-01-15
Java架构师之面试题
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2022-01-15
Java架构师之面试题
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2022-01-14
Java架构师之面试题
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2024-05-14
如何处理线程死循环？
线程死循环确实是多线程编程中常见的问题，它不仅会导致系统资源被无限制地消耗，还可能引起系统响应缓慢甚至崩溃。为了精准定位并妥善处理线程死循环现象，并在编码阶段尽可能规避这些风险，可以采取以下策略：
- 代码审查与设计•预防为主：
在设计阶段，遵循良好的编程实践，如使用正确的同步机制（如锁、信号量等），避免无限等待的条件检查，确保所有循环都有明确的退出条件。•简化逻辑：尽量保持线程执行逻辑的简洁明了，避免复杂的嵌套循环和条件判断，这有助于在编码阶段就发现潜在的死循环风险。 - 日志记录•关键路径日志：
在循环内外及关键决策点添加日志输出，记录变量状态、循环条件等信息。这有助于在出现问题时，通过日志回溯线程的执行轨迹。•异常与状态监控：定期记录线程的状态和资源使用情况，如CPU、内存占用等，异常行为往往伴随着资源使用的异常增长。 - 使用调试工具•调试器：
利用IDE的调试功能，设置条件断点在可疑循环附近，观察程序执行流程和变量变化，直接定位问题所在。•性能分析工具：使用CPU profiler等性能分析工具，识别长时间占用CPU的线程和方法，这些往往是死循环的迹象。 - 超时机制•定时器与报警：
为可能引起死锁或死循环的操作设置超时机制，超时后自动中断或回退。同时，触发报警通知开发者。•守护线程：设计守护线程监控其他线程的运行状态，一旦检测到某个线程长时间没有进展，可以尝试中断或重启该线程。 - 压力测试与并发测试•模拟高负载：
在开发后期进行压力测试和并发测试，模拟极端条件下的系统表现，这有助于暴露潜在的死循环问题。•混沌工程：实施混沌工程实验，故意引入故障（如模拟线程挂起、资源耗尽等），观察系统恢复能力和死锁防御机制的有效性。 - 代码静态分析与动态分析•静态代码分析工具：
使用静态代码分析工具，在编码阶段就能发现一些潜在的逻辑错误和不良编程习惯。•动态分析工具：动态分析工具可以在程序运行时监测线程行为，帮助识别死锁和活锁情况。
综上所述，避免和处理线程死循环需要从设计、编码、测试、监控等多个维度综合考虑，采用多种技术和策略相结合的方法。在实际开发中，持续的代码质量控制、充分的测试以及有效的监控体系是关键。
赞0 踩0 评论0 - 代码审查与设计•预防为主：
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回答了问题
2024-05-08
如何从零构建一个现代深度学习框架?
构建一个现代深度学习框架是一个复杂且富有挑战性的项目，它涉及软件工程、数学、计算机科学和计算机科学的多个领域。以下是构建一个基本的深度学习框架的概览图景步骤：
- 明确目标与设计哲学：•首先确定你的框架要解决的问题是什么，是针对特定应用（如自然语言处理、计算机视觉）还是通用？是否注重易用性、性能、可扩展性、还是二者兼备？
- 学习基础理论：•深透彻理解深度学习的数学基础，包括线性代数、概率论、微积分、优化理论、矩阵运算等。了解深度学习模型如CNN、RNN、RNN、LSTM等的原理。3. 选择编程语言与库：•选择一个或多个编程语言（Python通常是首选），决定使用哪些底层库（如NumPyTorch、TensorFlow、Theano、CUDA、MKL）来加速计算。
- 模块化设计： 设计模块化架构，比如定义张量(Tensor)、层、模型、损失函数、优化器、数据加载器等。设计好接口，便于组合和扩展。
- 数据处理： 实现数据预处理模块，包括数据加载、标准化、增强、批处理、分割训练/测试集划分等。
- 模型构建： 开发模型构建机制，让用户能够方便定义和组合神经网络层，实现前向传播。
- 反向传播与优化： 实现反向传播算法，用于计算梯度，以及优化器（如SGD、Adam、SGD）用于更新权重。
- 训练与评估： 构建训练循环，包括批量训练、验证、早停机、学习率调整等。实现评估指标如准确率、损失、AUC等。
- 并行与分布式： 考虑GPU加速和分布式训练支持，使用如NCCL、Horovod或自建方案。
- 部署： 考虑模型保存、加载、轻量化、部署到生产环境的方案。
- 文档与社区： 编写清晰文档，开源的话，建立社区，便于用户贡献、提问和反馈。
- 测试与迭代： 严格测试，持续优化性能、修复bug，跟进新研究，保持框架的现代性。
记住，构建一个深度学习框架是庞大的工程，通常需要团队协作。而且，现有框架已经很成熟，除非有创新点或特定需求，否则复用已有框架可能是更优选择。
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2024-05-08
AI面试成为线下面试的“隐形门槛”，对此你怎么看？
AI面试，即人工智能面试，作为一种利用人工智能技术进行的自动筛选和评估求职者的过程，确实成为了招聘领域的一大变革。将其视为“隐形门槛”，意味着AI面试在无形中对求职者提出了新的挑战，同时也对招聘过程带来了显著的变化。以下是对这一现象的几点看法：
- 提高了筛选效率：AI面试可以快速处理大量应聘者，对于招聘方而言，尤其是面对大规模招聘时，极大地提高了筛选效率，减少了人力成本和时间消耗。对于求职者来说，这意味着更快的反馈周期和更多的机会。
- 标准化评估：AI面试通过预设的评估标准进行评分，有助于减少人为偏见的影响，确保每位求职者受到同等对待，增加了公平性。但这也要求求职者适应这种标准化的评估模式，学会在有限时间内有效传达自己的优势。
- 技能与适应性考验：面对AI面试，求职者需要展现出不仅仅是专业技能，还要有适应技术变化、灵活应变的能力。例如，良好的沟通技巧、镜头前的表现力、以及对技术的理解和操作能力都变得至关重要。
- 学习与准备：对于求职者而言，了解AI面试的特点和流程，学习如何在AI面前更好地表现，成为了一门新学问。这包括了熟悉视频面试技巧、清晰表达、关键词的使用等。
- 可能的局限与争议：AI面试的批评声也指出，它可能过于机械，无法完全捕捉到求职者的微妙特质，如创造力、团队合作能力等软技能，可能造成优秀人才的遗漏。同时，对于技术不熟悉的求职者或特定群体可能存在不公平。
- 未来趋势与平衡：随着技术进步，AI面试技术会更加成熟，如何在高效筛选与人性化之间找到平衡，将是未来发展的关键。招聘方应考虑结合AI面试与人工面试，以更全面评估求职者。
综上所述，AI面试作为“隐形门槛”，既是技术进步的体现，也带来了新的挑战。求职者需要适应这一变化，提升相应技能，而招聘方则应审慎用此技术，确保评估的全面性和公平性，共同推动招聘生态的健康发展。
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2023-11-09
1024特别话题｜AI应用开发怎样才能更简单？
1.AI 应用开发怎样才能更简单？
AI应用开发的简单化可以从以下几个方面进行：使用方便的开发工具：选择已经提供了许多内置功能的开发工具，如TensorFlow, PyTorch等。
学习和利用现有的AI模型：无需从零开始去创建模型，可以利用现有的预训练模型如BERT, OpenAI GPT等来开发你的应用。
使用云服务：云服务如Google Cloud AI, Amazon AWS等可以为你提供高效的计算资源和易于使用的API。
持续学习与实践：开发AI应用需要的技术随着时间的发展而发展，因此，要时刻关注AI和机器学习的最新进展，并通过学习和实践来提高自己的开发技能。
2. 你觉得云上 AI 开发有哪些优势？
基于云的AI开发具有以下几个主要优势：弹性计算能力：云服务可根据需求进行扩展，能够提供足够的计算力以处理大数据和复杂的AI算法。
容易使用数据和模型：许多云服务提供预训练AI模型，用户可以直接使用这些模型，不需要从零开始构建。同样，云服务也可以方便地存储和处理大量数据。
减少硬件投资：使用云服务，可以避免在昂贵的硬件（如高级GPU）上的投资。
提升协作效率：基于云的工具往往支持多用户同时工作，有利于提高团队的协作效率。
持续更新：云服务通常持续进行更新和优化，保证用户始终使用的是最新的工具和技术。
这些优势使得云上AI开发更加有效和便捷。
3.你有什么快速入门 AI 开发的小技巧和教程？
学习基础知识：理解机器学习和深度学习的基本概念非常重要。您可以从免费的在线课程（如Coursera的"Machine Learning"课程、edX的“Introduction to Artificial Intelligence (AI)”）开始学习。
Python编程：Python是目前AI开发最广泛使用的语言，因为Python有许多库能帮助处理AI的任务，如NumPy、Pandas、TensorFlow和PyTorch等。
项目实战：理论学习是重要的，但通过实践将知识应用到项目中也同样必要。挑选一些小项目，例如使用机器学习预测房价，或者使用神经网络识别手写数字等。
参与AI社区：比如Stack Overflow、GitHub，可以帮助您更好地理解AI发展趋势，解决问题，也可以从中发现有趣的项目。
保持对新技术的关注：AI领域发展迅速，新的算法、框架和应用层出不穷，所以您可以定期阅读一些科技新闻、论文，保持学习。
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