晨光永不消逝_个人页

Q1.你在实战过程中，有通过阅读源码突破瓶颈的经历吗？ 有一次，我在使用 React 开发一个前端项目，遇到了一个关于组件渲染的问题。我想知道 React 是如何决定何时更新组件的，以及如何优化组件的性能。于是，我阅读了 React 的源码，特别是关于 React.Component 和 React.PureComponent 的部分。我发现了 React 的一个核心概念，就是 Virtual DOM，也就是虚拟的 DOM 树。React 会将组件的状态和属性映射到 Virtual DOM 上，然后通过一个叫做 Reconciliation 的算法，比较 Virtual DOM 和真实的 DOM 的差异，然后只更新有变化的部分。这样，React 可以避免不必要的 DOM 操作，提高渲染的效率。 我还发现了 React 的一个重要的方法，就是 shouldComponentUpdate。这个方法可以让我们自定义组件的更新逻辑，返回一个布尔值，表示组件是否需要重新渲染。如果返回 false，那么 React 就会跳过这个组件及其子组件的更新，节省时间和资源。React 提供了一个默认的实现，就是 React.Component，它会对组件的状态和属性进行浅层的比较，如果有任何一个不相等，就会返回 true。但是，这样的比较有时候会导致一些不必要的更新，比如当组件的状态或属性是一个复杂的对象或数组时，即使它们的内容没有变化，也会因为引用的不同而返回 true。为了解决这个问题，React 提供了另一个实现，就是 React.PureComponent，它会对组件的状态和属性进行深层的比较，只有当它们的内容都相等时，才会返回 true。这样，React 可以避免一些不必要的更新，提高组件的性能。 通过阅读 React 的源码，我不仅理解了 React 的工作原理，也学习了一些优秀的编程思想和技巧，比如 Virtual DOM、Reconciliation、shouldComponentUpdate 等。我也将这些知识应用到了我的项目中，优化了我的组件的渲染逻辑，提高了我的项目的性能。 Q2.对于很多人说“读源码太枯燥了，没啥意思”，对此你有什么看法呢？ 阅读源码不是一件容易的事情，需要一定的耐心和方法。对于很多人说“读源码太枯燥了，没啥意思”，我可以理解他们的感受，但我也觉得这是一种误解。阅读源码并不一定要从头到尾，也不一定要看懂每一行代码，而是要有一个目的和重点，根据自己的需求和兴趣去选择和探索。阅读源码也可以是一种乐趣，可以发现一些有趣的细节，或者和作者进行一种思想的交流。 Q3.在你看来，阅读源码有哪些好方式与好步骤呢？欢迎分享 选择合适的源码。不同的源码有不同的难度和价值，要根据自己的水平和目标去选择。一般来说，可以从一些比较成熟和流行的框架或库开始，比如 React、Vue、Spring 等，这些源码都有很多的文档和社区支持，也有很多的实践案例和教程，可以帮助我们快速入门和理解。也可以选择一些比较小巧和简洁的源码，比如 Lodash、Axios、Express 等，这些源码都比较容易阅读和分析，也有很多的实用功能和技巧，可以帮助我们提高编程效率和质量。确定阅读目的和范围。阅读源码不是为了阅读源码，而是为了解决问题或学习知识。因此，我们要明确自己的阅读目的和范围，比如是为了理解某个功能的实现原理，还是为了学习某个设计模式或算法，还是为了找出某个性能瓶颈或 bug。根据不同的目的和范围，我们可以选择不同的阅读策略，比如是自上而下，还是自下而上，还是跟踪调用栈，还是断点调试等。我们也要合理地控制阅读的深度和广度，不要陷入细节的泥沼，也不要漫无目的地浏览。结合实践和反馈。阅读源码的最终目的是为了应用和提升，因此，我们要结合实践和反馈，将所学所得运用到自己的项目中，模仿和改造源码中的一些功能和模块，或者给源码提供一些改进和优化的建议和贡献。这样，我们可以检验自己的阅读效果，加深自己的理解和记忆，也可以和源码的作者和社区进行交流和学习,为开源的发展和进步做出一些贡献。

Q1.Al大模型的强势崛起是最令我印象深刻的技术创新之一。这些模型的出现，使得我们可以更好地处理自然语言、图像识别、语音识别等任务，从而推动了人工智能领域的发展。 Q2.我期待云计算领域迎来更多的技术创新。例如，随着量子计算技术的不断发展，量子计算编程将迎来更广泛的应用。此外，我也期待云计算领域将会更加注重安全性和隐私保护，以应对日益严峻的网络安全威胁。

Q1.黄铭钧院士的点赞表明他认可中国数据库的发展，特别是PolarDB的贡献。这不仅是对技术创新的认可，也是中国数据库产业在全球的竞争力得到肯定。 数据库行业前景广阔，特别是随着人工智能与云数据库的深度融合。PolarDB等云原生数据库的推出显示了行业正朝着更智能、高效的方向发展，未来可能涉及更广泛的应用领域。 Q2.中国数据库产业的突破代表着技术实力的提升，为国际市场带来更多竞争力。这可能带动整个科技产业链的创新，推动数字化时代的发展。

向量数据库在相似性检索和机器学习场景中具有显著优势，能够快速、高效检索和召回高维向量数据。其兴起是由于它能够根据数据的语义、而不仅仅是内容，来对数据（特别是非结构化数据）进行深入搜索。随着数据量的不断增长和数据复杂性的提高，传统数据库逐渐显露出瓶颈，而向量数据库的优势在于更好地适应这一挑战。在实际项目中，向量数据库的应用场景也越来越多。例如，向量数据库可以用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域，为解决当前技术面临的挑战提供了新的可能性。因此，我个人认为向量数据库在当前AI热潮中并不是昙花一现，而是未来AI时代的航道灯塔。

我推荐阿里云大数据Al技术的文章，因为我比较关注大数据与人工智能领域的深度技术分享和实践经验，通过他的文章，我可以找到丰富的学习资源和实用的技术信息，让我更好地了解阿里云大数据AI技术的前沿动态。通过他最近的一篇文章，我体验了基于PAI-DSW使用SD WebUI实现AI扩图功能，很有趣，大家感兴趣的话可以关注阿里云大数据Al技术。

以为某个对象已经被正确初始化，但实际上却为null，导致在访问该对象的属性或调用其方法时触发空指针异常。 解决方法：在使用对象之前进行空值检查，或者确保对象在被访问之前已经正确初始化。

我不完全赞同个别企业的这种做法。AI编程助手虽然可以帮助程序员提高效率，但是它们还没有完全取代人类程序员的能力，有时可能会生成低质量的代码，或者无法处理复杂的逻辑。因此，程序员仍然需要检查AI编程助手生成的代码的质量并进行必要的修改。公司要求能用AI写的代码不容许程序员手写的这种做法有点过于偏执，AI编程助手仅仅是一个工具，用不用应取决于程序员的想法。程序员可以注释说明哪些代码是由AI编程助手生成的，哪些代码是手写的，哪些代码是生成后加以修改的。这样既可以确保代码的质量，又可以帮助其他程序员更好地理解代码。

Q1.为了维持系统的“三高”，有很多方面需要考虑到，如系统拆分、解耦、技术选型、冗余部署&故障自动转移、容量评估、服务快速扩容能力&泄洪能力等等。我所知道的一个例子是，钉钉针对企业用户早晚高峰的特点，设计早值班机制，用于高峰期第一时间应急以及每天专人花一定时间走查线上，该机制在钉钉技术团队持续践行多年，有效发现和治理了钉钉各个线上系统的隐患，因此定期做线上走查和错误日志治理、告警治理，确保线上小的隐患机制化发现和修复，可以帮助系统长期维持理想的高性能、高可用性和高稳定性的标准。 Q2.在实际业务场景中，“三高”是真实存在的。比如电商网站、金融系统、游戏系统、物流系统等。这些场景都需要处理大量的请求，同时保证系统的稳定性和可用性。为了实现这一目标，通常会采用分布式架构、缓存技术、负载均衡技术、容错技术等来提高系统的性能和可用性。 Q3.如果我是技术负责人，我会选择使用高性能、高可用性和高稳定性来评价系统开发工作。这些标准是确保系统能够在高负载、高并发、高压力的情况下保持稳定运行，从而保证业务的正常运转。同时，这些标准也是衡量系统质量的重要指标，可以帮助我们更好地评估系统的优劣，从而提高系统的质量和稳定性。当然具体问题还要具体分析，可能还需要纳入其他的指标来评估。

现在我们可以通过在线课程、网络研讨会等方式获得很多学习机会，我自己就在阿里云开发者社区学习到很多，无论是通过任务中心里的活动（类似激励学习），还是自发想去了解学习一些内容（自驱学习）。不断涌现的新技术使得学习更加便捷灵活，也为我们提供了更多的选择，但同时也带来了一些挑战，比如如何保证学习的质量和有效性，如何避免信息过载等。 我自己更倾向于自驱学习，因为这样我可以自己掌握学习的节奏和方向，培养我的自主性和独立性。当然这需要具备一定的自律和毅力，需要自己激励自己去学习。至于激励学习可能会让我们产生过度依赖，所以综上我更希望自驱学习。

我目前不会选择成为一名独立开发者，因为自己积累的经验还不足，还需要一定的时间成长。 为了成为一名独立开发者，需要具备扎实的软件开发基础和一定的经验，还需要不断地更新自己的技能以跟上行业快速发展的步伐。不妨做以下准备： 自我营销：创建一个交互式网站和 GitHub 个人资料，展示软件开发作品集和曾经参与的项目。在 LinkedIn 等社交媒体网站进行宣传。扩展技能：需要掌握多种编程语言和平台，如 JavaScript、Python、C++等。关注新兴趋势：通过线上或线下的方式参加各种meeting，了解同行业人士正在做什么，还可以查看 GitHub Explore 等。与其他开发人员合作：开发人员必须擅长团队合作，可以在开源开发项目做贡献。

1.进入周期任务页面：在DataWorks中，进入需要导出周期任务列表的项目和工作空间，选择“周期任务”菜单，进入周期任务页面。 2.选择需要导出的周期任务：在周期任务页面中，选择需要导出的周期任务，可以通过筛选和排序等方式进行选择和调整。 3.导出周期任务列表：在周期任务页面中，点击“导出”按钮，可以选择“导出为Excel”选项，即可将周期任务列表导出为Excel文件。

这个话题戳中了我的痛点，我之前就被微优化冲昏了头脑。 虽然微优化可能会带来微小的性能提升，但是有时却严重损害了代码的可读性和可维护性。我记得当时是需要检查数字是否为偶数，我觉得按位操作好像更快。 def is_even_bitwise(n): return (n & 1) == 0 # Test the function print(is_even_bitwise(4)) # Output should be True print(is_even_bitwise(3)) # Output should be False 实际上这就属于过度设计。对于像检查偶数这样简单的任务，在大多数应用程序的代码中，性能提升（如果有的话）可以忽略不计。其次，这还妨碍了可读性。在不熟悉按位运算的情况下，是需要点时间来了解(n & 1) == 0在做什么的。而且，这还降低了代码的不言自明性。 所以其实可以改成更具可读性的版本： def is_even_simple(n): return n % 2 == 0 # Test the function print(is_even_simple(4)) # Output should be True print(is_even_simple(3)) # Output should be False 这个版本使用模运算 %，该运算被普遍理解为用于检查偶数或奇数，简单明了，更易于阅读，并使代码更易于维护，还更清楚地传达了程序员的意图。 所以对于大多数应用程序来说，使用按位运算可能带来的微小性能提升不值得在可读性和可维护性方面做出损失。唐纳德·克努斯说过“过早的优化是万恶之源”，我觉得这不无道理。

您好，之前负载均衡只支持通过一个实例，将用户的请求转发到同一组后端服务器上；目前，负载均衡可支持通过基于域名和URL自定义转发策略来进行更高级、更细致的转发控制，可适用于在同一个负载均衡实例下存在多个业务的场景需求。

边缘计算是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点移往网络逻辑上的边缘节点来处理。云计算是人和计算设备的互动，而边缘计算则属于设备与设备之间的互动，最后再间接服务于人。边缘计算可以处理大量的即时数据，而云计算最后可以访问这些即时数据的历史或者处理结果并做汇总分析。边缘计算是云计算的补充和延伸。

您好，云函数升级完了，即将支持全部区。

美国硅谷云函数升级完了，支持sse了。

您好，字段及表建议要有 COMMENT 主要出于这样做更有利于对共同开发或接手开发的其它同学。建立表及字段的 COMMENT 是一个天然的功能说明书。字段设置为非 NULL 更有利于语句查询，规避一些容易出现的问题，InnoDB 本身对 NULL 的处理有别于其它正常数据或空数据。字段类型注意要点：不建议使用ENUM,SET，原因在于不利于扩展，扩展变更表结构时会导致表阻塞写操作。VARCHAR长度的选择，以UTF8不超过2600字符，GBK不超过4000字符为最佳，在业务中推荐不过7000字符长度。不推荐使用BLOB，TEXT等大字段：主要原因在于大字段带来更多的IO，网络开销。

您好，索引不冗余不要建立过多索引，索引越多，插入性能越低，磁盘占用空间越多。我们推荐索引个数不要超过7个，并且不建议索引个数超过字段个数，特别是各种随机组合检索。

您好，建议添加自增主键，递增与 InnoDB 本身数据的存储原理相契合，有利于数据的顺序存储及读取,更好的避免插入过程中的数据分页。

您好，推荐使用 InnoDB 表，InnoDB 在并发读写情况下好于 MyISAM，并 InnoDB支持事务，表不易损坏。